摘要：本文讨论了高级最优化工具箱(TAO)的一个解法器-非线性共轭梯度法的算法以及程序设计等问题,并对其分别在曙光2000和深腾6800进行了测试．通过对测试的结果分析比较,发现非线性共轭梯度算法在并行优化设计中具有很好的性质,并显示TAO1．5的实现具有很好的可移植性和可扩展性．

摘要：无线传感器网络的网络管理是个崭新的研究领域。无线传感器网络自身的特点决定了其管理系统与传统的计算机网络管理系统有根本区别。但是,到目前为止,有关无线传感器网络管理系统的研究还较少。本文总结了相关研究,并基于NETCONF协议设计了WSN网络管理系统,包括信息模型、节点代理和WSN-NETCONF协议,为无线传感器网络管理系统的实现奠定了基础。

摘要：无线传感器网络的网络管理是个崭新的研究领域,其面临的关键问题是建立通用的网络管理框架。无线传感器网络自身的特点决定了其管理系统将与传统的计算机网络管理系统有根本区别。但到目前为止,有关无线传感器网络通用管理框架的研究还较少。总结和分析了相关研究内容,并确定了无线传感器网络的网络管理需要实现的功能以及设计应遵循的原则。

摘要：南海海洋科学数据库数据资源包括多学科海洋观测数据、遥感数据、海洋模型模拟数据、同化数据以及各类数据产品。针对数据的学科差异、分布异构性,采用OPeNDAP协议及其软件框架搭建起数据共享与服务系统,并集成于VDB数据管理与共享平台,实现了南海海洋数据的网络可视化服务应用。本文就系统架构和功能、数据库设计和实现做简要讨论,并提出南海e-Ocean Science,即海洋科研信息化构想。

摘要：El Nino-Southern Oscillation(ENSO)作为全球年际尺度气候中最强的现象,对人们的生产生活造成了重大的影响,每年相关领域的研究人员都会对来年的ENSO作出预报。本文提出基于深度学习的ENSO预报方法,通过预测区域海平面温度(SST)来反映ENSO现象。本文分别对特征工程与模型设计两个方面进行了研究,最终确定了基于相关性的特征选择方法、利用Prophet构建特征以及基于Attention机制的Sequence to Sequence预报模型。最后,本文以NCEP数据集的Nino3.4区域数据为例,分别使用本文提出的模型与集合预报、数值预报的中间耦合模型(ICM)、Sequence to Sequence模型和长短时记忆(LSTM)网络进行对比,结果表明,本文提出的基于Attention机制的Sequenceto Sequence预报模型在长期预测中的均方根误差(RMSE)比其他方法下降了0.3到0.4,短期预测与其他方法相当,并且区域的RMSE分布稳定。

摘要：生态系统服务是生态系统形成并维持的人类赖以生存和发展的环境条件与效用,是测度自然生态系统保护价值的重要指标。采用科学方法模拟生态系统服务的空间分布对掌握当前我国生态本底状况,识别生态保护重要区,从而有效支持生态管理决策具有重要意义。本研究以遥感地物分类数据为基础,根据通用土壤流失方程、水量平衡方程、风动模型等生态过程模拟方法,通过汇总文献和地面监测数据率定模型参数,模拟了我国2010年生态系统提供食物生产、土壤保持、水源涵养、防风固沙、生物多样性、碳固定6种功能的空间分布,形成了分辨率250 m的空间数据集。能够为我国的生态补偿、生态功能区划、生态红线等国家尺度生态保护政策的设计和实施提供充分的科学依据。

摘要：在现代科技社会中,随着数字图像处理技术的高速发展,图像分割和物体边缘检测被广泛应用于医学领域,军事领域,公共防卫领域,计算机视觉领域及农业气象领域.在本文中,基于经典的Chan-Vese (CV)模型,介绍一个含有L1范数数据拟合项和二阶正则项(TV2)的分段常数图像边缘检测模型.新模型利用一个高阶正则函数对目标函数进行惩罚,将其作为新目标函数的一个约束,使得该模型能够分割和检测低对比度,并且含有外加噪声的图像.理论上,我们在大胆合理的假设下,给出该模型的部分收敛性分析.计算方面,我们通过研究新模型的理论可解性,关于该模型的数值实现方面,应用ADMM算法对该模型进行数值求解,从而设计一种新的求解方式,并用灰度图像和真实图像做大量的数值实验,并和原始CV模型进行对比,得出的实验结果表明,该模型的许多优点在各领域具有广泛应用价值.

摘要：近年来,由于计算机技术的飞速迅猛发展,特别是硬件条件的改善,计算能力不断提高,深层神经网络训练的时间大大缩短,深度残差网络也迅速成为一个新的研究热点.深度残差网络作为一种极深的网络架构,在精度和收敛等方面都展现出了很好的特性.研究者们深入研究其本质并在此基础上提出了很多关于深度残差网络的改进,如宽残差网络,金字塔型残差网络,密集型残差网络,注意力残差网络等等.本文从残差网络的设计出发,分析了不同残差单元的构造方式,介绍了深度残差网络不同的变体.从不同的角度比较了不同网络之间的差异以及这些网络架构在常用图像分类数据集上的性能表现.最后我们对于这些网络进行了总结,并讨论了未来深度残差网络在图像分类领域的一些研究方向.

摘要：冷冻电镜是研究生物大分子结构的重要手段,本文研究了冷冻电镜技术的关键问题之一——重构三维密度数据的分析问题。我们研究设计了一个冷冻电镜重构数据的可视分析系统-VAT4M。VAT4M把体绘制引入该数据的可视化中,研究了基于GPU硬件加速的ray casting算法,帮助生物学家快速轻松地发现隐含的数据内涵。在数据分析处理方面,利用了病毒结构的特点,提出了自动分割算法和骨架搜索算法。最后给出了应用实例。