基于OPS的计算流体力学软件多平台自动并行

当前高性能计算机体系结构呈现多样性特征,给并行应用软件开发带来巨大挑战.采用领域特定语言OPS对高阶精度计算流体力学软件HNSC进行面向多平台的并行化,使用OPS API实现了代码的重构,基于OPS前后端自动生成了纯M PI、OpenM P、M PI+OpenM P和M PI+CUDA版本的可执行程序.在一个配有2块Intel Xeon CPU E5-2660 V3 CPU和1块NVIDIA Tesla K80 GPU的服务器上的性能测试表明,基于O PS自动生成的并行代码性能与手工并行代码的性能可比甚至更优,并且O PS自动生成的GPU并行代码相对于其CPU并行代码有明显的性能加速.测试结果说明,使用OPS等领域特定语言进行面向多平台的计算流体力学并行软件开发是一种可行且高效的途径.     

基于ATT-DGRU的文本方面级别情感分析

方面级别情感分类是针对给定文本、分析其在给定方面所表达出的情感极性。现有的主流解决方案中,基于注意力机制的循环神经网络模型忽略了关键词邻近上下文信息的重要性,而结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的多层模型不擅长捕捉句子级别的长距离依赖信息。因此,提出了一种基于截断循环神经网络(Disconnected Gated Recurrent Units,DGRU)和注意力机制的方面级别情感分类网络模型(Attention-Disconnected Gated Recurrent Units,ATT-DGRU)。DGRU网络综合了循环神经网络和CNN的优点,既能捕捉文本的长距离依赖语义信息,又可以很好地抽取关键短语的语义信息。注意力机制在推断方面情感极性时捕获每一个单词与给定方面的关联程度,同时生成一个情感权重向量用于可视化。ATT-DGRU模型在中文酒店评论数据集上进行ACSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别达到91.53%,86.61%;在SemEval2014-Restaurant数据集进行ATSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别可达90.06%,77.21%。     

浅谈高校图书馆人性化服务

高校图书馆人性化服务是图书馆发展的必然趋势,人性化服务不仅包括工作者的服务理念、服务内容,还包括借阅环境、服务制度等方面。高校图书馆在实际服务过程中,要提供人性化的设施,创造人性化的环境,开展人性化的服务,满足读者的需求。     

水玻璃加入量对微波硬化砂强度及溃散性影响的试验研究

采用微波加热技术来加热硬化水玻璃砂,对比分析了水玻璃的加入量对砂型试样抗拉强度和残留强度的影响规律。试验结果表明,在539W微波功率加热条件下,水玻璃砂的抗拉强度随着水玻璃加入量的增加而强度上升;在相同微波加热条件下,水玻璃砂的残留强度也随着水玻璃加入量的增多而增大。     

非晶态Fe－B－Si合金的退火脆化

非晶态Ｆｅ－Ｂ－Ｓｉ合金的退火脆化具有明显的成分依赖性，并且对制备条件和退火方式比较敏感；近共晶成分的合金（如Ｆｅ８０Ｂ１１．５Ｓｉ８．５和Ｆｅ７９Ｂ１１．５Ｓｉ９．５等）和适当液淬工艺条件下制备的非晶合金薄带具有相对较小的脆化倾向。与常规退火工艺相比，脉冲电流加热快速退火，可在保持延性基本不变的情况下，明显改善合金的磁性；是获得非晶态Ｆｅ－Ｂ－Ｓｉ合金磁性优化与良好延性配合的有效途径之一     

偶氮氯膦Ⅰ光度法同时测定硅砂中氧化钙和氧化镁

试验了Ca2 、Mg2 与偶氮氯膦Ⅰ同时显色的条件,Ca2 、Mg2 对显色的相互影响。试验结果表明,100μg CaO(50 ml)存在下,不影响MgO的显色,0～50μg MgO(50 ml)符合比耳定律,相关系数r=0.999 8,表观摩尔系数ε=1.83×104 L/mol.cm。30μg MgO(50 ml)存在下,不影响CaO的显色,0～100μg CaO(50 ml)符合比耳定律,相关系数r=0.999 1,表观摩尔系数ε=1.53×104 L/mol.cm。建立了偶氮氯膦Ⅰ光度法同时测定硅砂中CaO、MgO的方法。用所建立的方法对硅砂标准样品进行测定,结果十分满意。     

工艺参数对微波硬化水玻璃砂溃散性影响的试验研究

采用微波加热技术硬化水玻璃砂,用电阻炉加热模拟型芯在铸造过程中的受热情况,测试砂型试样的溃散性,分析水玻璃加入量和水玻璃模数对微波硬化水玻璃砂残留强度的影响规律。结果表明,在微波加热功率为539 W、微波加热时间为20 min、电阻炉中保温时间为10 min的条件下,当水玻璃加入量在5.0%~2.0%范围内,每下降1.0%时,砂型试样的残留强度平均值下降约5.0%;水玻璃的模数由2.3增加到2.5时,砂型的残留强度平均值有所降低。采用微波加热新工艺提高了水玻璃的粘接效率,降低了水玻璃的加入量,改善了水玻璃砂的溃散性。     

回火工艺对ZG30SiMnCr力学性能及组织的影响

研究了不同回火工艺对ZG30SiMnCr钢性能及组织的影响规律。结果表明,试样经过900℃×40 min正火 900℃×40 min淬火后,在200℃低温保温回火有利于提高强度和硬度,600℃高温保温回火有利于提高试样的冲击韧度。采用相同的等温淬火工艺处理试样,600℃回火时,试样的冲击韧度值可以比200℃回火时提高161.00%。当回火时间为3.5 h时,抗拉强度和冲击韧度达到最大值,分别为1 226.1 MPa和38.8 J/cm2。用扫描电镜对经600℃回火处理试样的冲击断口形貌观察发现,其组织为回火索氏体、少量铁素体和弥散分布的大量碳化物,其断口表面有大量的韧窝带,韧窝数量多且分布较均匀,深度较深,属于韧性断裂。     

基于四元数门控图神经网络的脚本事件预测

脚本事件预测需要考虑两类信息来源:事件间的关联与事件内的交互。针对于事件间的关联,采用门控图神经网络对其进行建模。而对于事件内的交互,采用四元数对事件进行表征,接着通过四元数的哈密顿乘积来捕捉事件4个组成部分之间的交互。提出结合四元数和门控图神经网络来学习事件表示,它既考虑了外部事件图的交互作用,又考虑了事件内部的依赖关系。得到事件表示后,利用注意机制学习上下文事件表示和每个候选上下文表示的相对权值。然后通过权重计算上下文事件表示的和,再计算其与候选事件表示的欧氏距离。最后选择距离最小的候选事件作为正确的候选事件。在纽约时报语库上进行了实验,结果表明,通过多项选择叙事完形填空评价,本文的模型优于现有的基线模型     

基于Trace的并行性能模拟任务任务映射方法

针对Trace驱动的并行性能模拟问题,提出基于Trace信息指导的映射方法CO-LP3M。CO-LP3M利用从Trace中提取的目标应用程序的通信特征,以宿主机物理进程间通信次数最小化为目标,兼顾计算负载均衡,生成并行模拟任务到宿主机的映射。对Jacobi3D和HPL两个程序进行实验改为：对HPL程序进行实验(注：此处本来是两个程序的,后来为了缩减篇幅就删掉了其中的一个),结果表明CO-LP3M可有效提高并行模拟性能,相对于常见的映射方式,模拟性能最多提高14.7%。在此基础上给出CO-LP3M的扩展技术SCO-LP3M。