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张博为 《网络安全技术与应用》2023,(6):68-69
文章首先对大数据计算环境下隐私保护技术的应用意义进行了探讨。其后,围绕黑客攻击、病毒感染等方面,分析了大数据计算环境下网络信息安全的影响因素。最后,结合信息加密技术、系统保护技术等部分,提出了大数据计算环境下隐私保护技术的应用策略。 相似文献
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针对求解GF(2)域的线性方程组问题,改进现有的高斯消元算法,提出一种快速求解未知向量的硬件并行结构,通过增加消元与行循环位移的并行操作以降低时间复杂度,采用一类仿“smart memory”基本单元的互联完成整个算法在硬件上的映射。对结构的性能分析表明,对于密度远大于或小于0.5的n阶二值增广矩阵,并行结构平均计算时间约为2n个时钟周期,远小于软件算法时间(1/4n3)。在 3阶~50阶的二值非稀疏增广矩阵上的实现结果表明,与软件实现相比,该结构的性能可提高约2个数量级。 相似文献
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根据21CMA相关器的算法特点,在对比基于CPU并行的MPI集群、MPI+CUDA异构并行集群和Hadoop+CUDA异构并行集群的架构特点的基础上,提出了一种基于Hadoop+CUDA平台实现软相关器的方法。本方法利用GPU在计算FFT、向量乘和向量加等密集型计算模型的优势,设计相关器的并行模型,使其性能较前期在CPU并行的MPI集群实现的相关器有了大幅提升。同时,本文选择广泛应用于大数据处理平台的Hadoop软件架构,利用Hadoop Streaming工具实现非Java编写的程序在分布式系统中并行执行,非常便捷地获得了集群系统的线性加速比。Hadoop HDFS并行文件系统管理结果数据和过程日志更加灵活可靠,为后续的大数据分析提供了支撑环境。 相似文献
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针对具有反馈时延的上行多小区MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)蜂窝干扰网络,提出一种基于延迟输出反馈(OF,Output Feedback)的回溯干扰重构(RIR,Retrospective Interference Reconstruction)方案.该方案首先通过在基站构造接收波束成形矩阵,将重构的OF下传至用户.然后用户对延迟的OF预编码并传输至基站,基站利用预编码信息消除小区间干扰.分析了上行任意多小区MIMO蜂窝干扰网络的RIR方案适用条件、系统和速率和可达自由度(DoF,Degrees of Freedom),并将RIR方案与回溯干扰对齐方案和TDMA方案进行对比仿真分析,结果表明,RIR方案能获得更多自由度. 相似文献
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以松辽盆地北部上白垩统青山口组高台子和扶余油层致密油为例,在核磁共振、高压压汞等分析的基础上,首次采用二氧化碳超临界驱替和超临界萃取实验方法,对不同岩性、不同含油级别的致密砂岩储集层原油可动性开展了定量研究。实验表明,在模拟松辽盆地北部致密油储集层温度76~89℃、压力35~42 MPa地层条件下,可动油启动时的孔隙度下限为4.4%,渗透率下限为0.015×10~(-3)μm~2,平均孔喉半径下限为21 nm。提出了致密砂岩储集层3种类型划分标准,Ⅰ类储集层可动流体饱和度大于40%,可动油率(可动油量占总油量的比)大于30%,启动压力梯度为0.3~0.6 MPa/m;Ⅱ类储集层可动流体饱和度为10%~40%,可动油率为5%~30%,启动压力梯度为0.6~1.0 MPa/m;Ⅲ类储集层可动流体饱和度一般小于10%,可动油率小于5%,启动压力大于1.0 MPa/m。致密砂岩储集层流体可动性主要受成岩作用和沉积作用影响,埋深小于2 000 m时以Ⅰ类储集层为主,大于2 000 m时主要为Ⅰ类、Ⅱ类储集层;三角洲内前缘相Ⅰ类储集层发育,三角洲外前缘和滨浅湖相以Ⅱ、Ⅲ类储集层为主。 相似文献
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为了研究含油气盆地下生上储式断裂发育区油气分布规律,在不同时期断裂本身特征及其附近压力条件差异性研究的基础上,对油气沿断裂运移特征及其泥岩盖层封闭运移油气所需条件进行了研究。结果表明,泥岩盖层封闭沿不同时期断裂运移油气所需的条件不同。油气沿活动断裂运移的动力既有地层剩余压力,又有油气本身浮力;以伴生和诱导裂缝为输导通道,孔渗性相对较好,阻力相对较小,易于油气穿过泥岩盖层运移;泥岩盖层封闭沿活动断裂运移油气的条件是断裂在泥岩盖层内上下不连接。而油气沿静止期断裂运移的动力仅为油气本身浮力;以断层岩孔隙为输导通道,孔隙性相对较差,阻力相对较大,不易于油气穿过泥岩盖层运移,泥岩盖层封闭沿静止期断裂运移油气所需的条件是断层岩排替压力大于或等于其下储层剩余压力。 相似文献
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应用程序中循环部分往往是计算密集型应用的主要工作负载,随着基于FPGA的可重构计算系统的出现,循环的静态分析技术已不能满足可重构计算系统根据程序当前行为模式进行特定优化的要求.针对现有的程序动态分析技术无法直接获取循环动态信息的问题,提出一种循环信息分析算法,根据支配关系在控制流图中识别循环,通过edge profiling的结果分析计算得到循环调用次数、循环平均迭代次数及循环运行时间等关键信息,并在LLVM (Low Level Virtual Machine)平台上实现该算法.实验结果表明,该算法能够自动识别所有循环结构,并对循环部分进行精确分析,分析结果能够为可重构计算系统待加速计算密集型循环的选择提供较全面、精确的信息支持,对程序员进行可重构系统中软硬件划分技术的研究具有重要作用. 相似文献