开机动画制作大集合

使用微软操作系统的朋友们,当你打开电脑的时候,总是需要等待系统的开机动画运行完毕以后才能够进入操作系统界面,是不是对这个一成不变的开机动画产生审美疲劳了？下面我们就来介绍如何改变开机动画,使它更加个性化,更漂亮。     

观测数据时空密度对集合卡尔曼滤波计算精度的影响

集合卡尔曼滤波（EnKF）算法在地下水数据同化领域中的应用受到了越来越广泛的关注。作为同化系统的重要组成部分,观测数据的空间/时间密度的配置直接影响滤波运算结果。本文构造了一个理想二维地下水流算例考察空间/时间密度对传统EnKF和局域化EnKF的影响。研究结果表明：随着空间密度的增大,局域化EnKF运算精度增高,而传统EnKF运算精度无此改进倾向。总体趋势上时间密度增大使EnKF运算精度增高,但对不同数目的观测井方案,这种精度增高的幅度有所变化,观测井越多,增高越不明显。由此得出结论：局域化改进EnKF能够有效同化更多的观测井数据,给出更精确的结果;模拟初期水头变化波动较大,观测数据价值较高;在一定时间密度配置下,低空间密度局域化EnKF运算精度可以接近甚至超过高空间密度配置。     

基于粒子滤波和自适应模型的目标跟踪算法

为了提高粒子滤波的性能,使用集合卡尔曼滤波对建议分布进行改进,同时提出了用于视频跟踪的自适应融合模型．使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,结合当前观测信息对每一个粒子进行集合分析,得到新的建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样,同时在跟踪过程中将颜色特征模型和形状特征模型进行融合,并进行自适应更新．实验结果证明：相对于传统粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波,使用新的建议分布可以更有效地降低均方根误差,同时自适应融合模型的稳定性要高于使用单一颜色模型．使用新的建议分布和融合模型,可以有效提高粒子滤波的准确性和稳定性．     

热轧生产过程加热炉优化调度模型及算法

钢铁生产中的加热炉调度问题是一类复杂的组合优化问题。本文进一步考虑不同轧制位对应的候选板坯集存在交集的生产实际,建立了以板坯住炉时间最小为优化目标的数学模型,提出了三阶段的启发式算法,确定各轧制位板坯的入炉和出炉时间。仿真实验表明,给出的模型和求解算法对加热炉调度问题的优化效果很好。     

高性能计算节点中的同步操作加速引擎设计

随着GPU等加速部件在超级计算领域的广泛应用,超级计算机单个节点的硬件并行度比单核时代高几倍甚至几十倍。在该环境下,并行应用于单个芯片、计算节点内和计算节点间的通信密度较单核时代急剧增加,通信瓶颈问题愈发突出。为应对高并行度带来的通信瓶颈问题,提出一种同步引擎的硬件设计,该同步引擎可有效地支持和加速计算节点内多任务间频繁小数据量传输(细粒度同步)以及计算节点内和节点间的Barrier、All-reduce集合操作,进而加速并行应用的性能。测试结果表明,在16进程规模下的集合操作测试中,同步引擎相比传统的软件实现有约4倍的加速,在三角矩阵分解(LU分解)测试程序中可以获得约20%的性能提升。     

气象集合预报的研究进展

集合预报是数值预报发展的一个重要方向,相对于单一的确定性预报,它考虑了初值及模式的不确定性,其结果反映了未来天气的多种状况,能为用户提供确定性预报所不能提供的信息(如预报结果的可信度等)。降水信息是水文预报系统的核心输入,单一的降水预报存在着不确定性,从而使得水文预报也存在不确定性。这种不确定性制约了水利工程调度的科学性。集合预报在一定程度上能解决这种不确定性。从而在水文领域,气象集合预报具有较高的应用价值。为了水文工作者能够更好地应用集合预报,本文首先基于系统的角度,对集合预报系统中的初值扰动、模式扰动和集合预报产品等研究现状及成果进行了评述,然后分析了降水集合预报产品在水文预报领域中的应用情况,最后对集合预报在水文领域中的应用进行了展望。     

一种扩展双极辩论模型

提出一种扩展双极辩论模型EBAF(extended bipolar argumentation framework).该模型不仅包括攻击和支援两种独立的语义关系,还允许攻击和支援的递归交互,即对攻击和支援关系进行攻击或支援,且递归次数不受限制.围绕该模型的可接受集合的确定问题,首先将该模型中的攻击和支援关系进行分离,得到攻击辩论框架和支援辩论框架;然后将攻击关系和支援关系作为实体,把递归攻击和递归支援转化为关系视角下的攻击和支援.在此基础上,定义了EBAF的基本语义概念和可接受集合,并给出了可接受集合的确定算法.最后将EBAF与其他相关辩论模型进行了比较.     

基于最小集合覆盖的网络连通性自动化测试

网络规模的增长加大了分布式网络管理与测试的难度。为此,提出一种优化的全连通自动化测试用例集生成算法。在最小集合覆盖理论的基础上,引入空间因子参数,优先选取搜索空间中起点或终点被选取次数最多的测试路径进入解集,以减少测试点数。实验结果表明,该算法在空间因子为4的情况下,比贪心搜索算法减少约20%的测试点数,比GRASP算法缩短约99.9%的测试时间,具有较高的测试效率。     

函数P一集合与信息规律的属性控制

函数P-集合(Function Packet sets)是一个新的数学模型与新的数学结构,是研究动态信息系统信息规律的一个新理论与新方法。函数P-集合是由函数内P-集合SF珚(function internal packet set SF珚)与函数外P-集合SF(func-tion outer packet set SF)构成的函数集合对。函数P-集合具有规律(函数)特征、动态特性。利用这一特性,研究信息规律属性控制,给出函数P-集合与信息规律生成,实现信息规律属性控制定理及信息规律的属性控制在信息图像边界稳定中的应用。     

集合特征码及相关算法研究

在传统的集合运算过程中,集合内的元素一般通过自然语言表示,而不是形式化表示,这就在计算机处理时影响了集合运算的效率。为了解决这个问题,将二进制引入到集合运算过程中,提出集合特征码的概念,并定义了一系列的集合特征码运算规则,从而形成了一个较为完备的、形式化的集合特征码运算体系。在上述集合特征码的理论体系下,提出一系列的相关算法,从而在算法的层次上实现了集合特征码的理论体系。实验结果表明,通过集合特征码理论及相关算法,集合运算可以通过0、1运算快速实现,并且其成功实现了数据库中的查询操作。