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本文提出了MPI程序的同步通信模型及三个基本简化模型,给出了判定这些基本模型是否死锁的方法和定理并予以了严格证明.简化模型的死锁检测理论和方法是真实MPI程序死锁检测的必要基础.这些方法基于程序静态分析,必要时进行运行时检测,它们对两种简化模型可以在程序编译前确定是否死锁,对另外一种模型,在编译前可静态确定部分死锁,运行中可确定其他死锁.我们的理论可以证明MPI程序死锁检测主流算法的正确性,其方法可以减少它们对客户源代码或MPI profiling接口的修改量,从而大大降低死锁检测开销,并可在运行前判定死锁. 相似文献
995.
红外监测技术在电缆运行管理领域已运用多年,运用这项技术能在正常运行情况下对运行电缆进行监测,发现设备缺陷,并为预测电缆线路绝缘性能提供技术支持。本文以红外技术原理出发,以运行管理方面的实例为基础,总结电缆发热类型和过热缺陷的诊断方法,归纳开展红外检测工作的关键事项。 相似文献
996.
针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征, 通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。 相似文献
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1.引言前馈神经网络是目前应用最广的一种神经网络,其学习算法是由Rumelhart等人于1986年提出的反向传播(Back Propagation,BP)算法,故这种神经网络也常被称为BP神经网络。人们对前馈神经网络学习算法的研究,以前主要着重对各层之间联接权值优化的研究,如BP算法以 相似文献
998.
知识图谱(KG)能够缓解协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛地研究和应用。现有的很多基于KG的推荐模型混淆了用户物品二部图中的协同过滤信息和KG中实体间的关联信息,导致学习到的用户向量和物品向量无法准确表达其特征,甚至引入与用户、物品无关的信息从而干扰推荐。针对上述问题提出一种融合协同信息的知识图注意力网络(KGANCF)。首先,为了避免KG实体信息的干扰,网络的协同过滤层从用户物品二部图中挖掘出用户和物品的协同过滤信息;然后,在知识图注意力嵌入层中应用图注意力机制,从KG中继续提取与用户和物品密切相关的属性信息;最后,在预测层将用户物品的协同过滤信息和KG中的属性信息融合,得到用户和物品最终向量表示,进而预测用户对物品的评分。在MovieLens-20M和Last.FM数据集上进行了实验,与协同知识感知注意力网络(CKAN)相比,KGANCF在MovieLens-20M数据集上的F1分数提升了1.1个百分点,曲线下面积(AUC)提升了0.6个百分点;而在KG相对稀疏的Last.FM数据集上,模型的F1分数提升了3.3个百分点,AUC提升了8.5个百分点。实验结果表明,KGANCF能够有效提高推荐结果的准确度,在KG稀疏的数据集上显著优于协同知识嵌入(CKE)、知识图谱卷积网络(KGCN)、知识图注意网络(KGAT)和CKAN模型。 相似文献
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