摘要：目前,诸如Fortran 8x这样的程序设计语言中已经引入了并行运算成份。本文讨论在普通串行(标量)机上实现数组语句串行计算的一般方法,目的旨在探讨标量机上实现并行程序设计语言的编译器。

摘要：聚类是机器学习领域的一个重要研究方向,在过去几十年间,针对不同类型中小规模数据集聚类算法的研究取得了很大的进展,许多行之有效的算法先后问世.然而,这些算法在处理大规模数据集时,计算复杂度较高,处理高维数据的能力较弱,难以获得令人满意的效果.随着大数据时代的到来,数据的采集和存储变得相对容易和便捷,但数据量也与日俱增,因此,针对各种实际应用的聚类问题应运而生,使得专门针对大规模数据集的聚类算法研究成为当前机器学习领域的重要任务之一.本文以大规模数据集的可计算性为切入点,对目前串行和并行计算环境下专门用于处理大规模数据集的聚类算法进行综述和分析,重点评述了串行计算环境下基于样例选择、增量学习、特征子集和特征转换的聚类算法以及并行计算环境下基于MapReduce、Spark和Storm框架的聚类算法,给出了有关未来大规模数据集聚类算法设计思路与应用前景的思考和讨论,包括基于数据并行和训练过程自动化的聚类算法设计策略及关于社交网络大数据聚类算法的若干理解.

摘要：通过对矿热炉用电监控和电量参数的分析,并结合贵州某铁合金厂项目实践,设计出一套矿热炉电量采集系统,该系统通过对二次电压、一次电流、总功率因素和正向有功总电能等数据的实时采集和历史数据的分析,帮助企业寻找最佳控制参数,以降低矿热炉耗电量。数据采集网络由RS-485串行通讯总线组建,利用Delphi7开发工具和Firebird1.5数据库系统,建立了软件开发平台,较好地实现了系统功能。

摘要：网格计算技术可把分布在各地的计算机联网,让充足的计算资源分配给每个用户,如同个人使用一台虚拟的超级计算机一样感觉.但网格不是万能技术,并不是所有问题都能解决,只有那些能并行运算的应用才可能被拆分成若干细小任务分配到每个网格计算节点,通过并行处理来提高计算速度,而有些串行计算应用不适合在网格中计算.