GPU无锁跳步哈希表

由于GPU具有卓越的并行加速能力,将通用的内存索引结构应用于GPU成了一个新的研究方向。目前,针对GPU进行优化的支持并发访问且可动态更新的内存索引结构还比较少。提出一种支持并发访问且可动态更新的GPU无锁跳步哈希表(GPU lock-free hopscotch Hash table,GLHT),采用全局内存配合原子操作以及特定的并发控制策略,在实现并发访问和无锁特性的同时,保证了读操作的无等待特性。GLHT结合高效的GPU内存合并访问和warp协同工作共享策略,获得了很高的并行加速能力。与现有CPU跳步哈希表相比,具有4～9倍的性能优势;比采取预先分配内存的GPU无锁链式哈希表更加灵活,并且在写操作较重的工作负载中获得了更好的性能。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析

评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,通过研究方面类别情绪分析(ACSA)方法,提出了CNN-GCAE和CNN-SynATT模型,解决了原来模型在数据处理方面的不足,提高了情感分析的精准度和召回率。实验结果表明,改进模型对评论数据情感分析的准确率效果明显。     

化工出口，大有可为

作为全球贸易中最为重要的领域之一，化工贸易一直以来为各个国家所重视。欧盟、美国和日本是世界化工贸易的三大霸主，而中国则是世界上最大的工业化工原料进口国之一。     

网络,拉近了我们与世界的距离——宝马印刷器材公司网络贸易案例

中国社科院互联网研究发展中心于今年年初发布了《2005年中国电子商务市场调查报告》,这是第一份由我国权威科研部门对国内整体电子商务市场进行实地调研后,独立完成的统计报告。调查结果显示:2005年中国电子商务市场整体增长迅猛,网上成交额由2004年的3500亿元升至2005年的553     

在竞争中不断成长

台州立天化工有限公司成立于2002年,主要生产化工原料、塑料原料及橡胶原料等产品。随着企业规模的不断扩大,单纯内贸的销售模式已经远远满足不了企业自身的发展需求。总经理於卫敏通过很多渠道了解到,化工原料等产品在国外市场相对比较成熟,为了加快企业的出口速度,於总决定在2005年12月加入阿里巴巴国际站"中国供应     

网络为我们的生意添光彩

记采访过不少的诚信通客户，可像时女士所在的苏州市万聚塑胶科技有限公司这样的算是个“另类”。为什么如此说呢？因为她们在意的是网络给公司带来的业务总量，而对于到底是哪儿引来的客户没有“刨根问底”。如何做法到底是“粗放经营”，还是“艺高人胆大”呢？往下看您就明白了![第一段]     

多特性融合图卷积方法的分子生物活性预测

药物开发周期长且耗资大,使用计算机药物筛选方法辅助筛选先导化合物的方式可有效提升其效率。该文基于注意力机制提出一种新的特征融合方案——多特性融合方案,并结合现有的基于边注意的图卷积网络,对从公共化学数据库PubChem中筛选的不同种类的生物活性数据集进行生物活性预测。通过直接学习分子图特征,避免了人工计算特征带来的不稳定性及不可靠性;并且基于注意力的多特性融合方案使得模型可以自适应融合多个边属性特征。经验证,该方法比其他机器学习方法能更准确地预测分子的生物活性。