摘要：消息传递机制在分布式计算中发挥着很重要的作用。随着人们对高性能计算需求的不断扩大和各种新技术的出现,消息传递机制也处于不断的发展和完善之中。首先对两种主要的消息传递系统PVM和MPI进行了详尽的比较,比如背景、目标、移植性、通信等;然后针对它们的现状列举了最新发展情况;最后归纳了消息传递机制的发展趋势。

摘要：阐述了在分布式存储的并行计算机系统上基于消息传递的并行程序设计技术 ,讨论了域分解和功能分解的方法 ,并以 MPI为例简要介绍了消息传递接口 .

摘要：阐述了在Ｄｅｌｐｈｉ４ ．０ 下开发ｃｌｉｅｎｔ／ｓｅｒｖｅｒ 模式应用程序时，利用Ｄｅｌｐｈｉ４ ．０ 所提供的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 组件在网络计算机之间进行消息传递的原理，并介绍怎样利用这一功能设计开发实际的应用系统。

摘要：近年来,随着图神经网络(graph neural network,GNN)技术在社交、信息、化学、生物等领域的广泛应用,GNN可解释性也受到广泛的关注.然而,现有的解释方法无法捕获层次化的解释信息,同时,这些层次信息未能被充分利用以提升图分类任务的准确率.基于这一问题,提出了一种层次化自解释的图表示学习(hierarchical self-explanation graph representation learning,HSEGRL)模型,该模型通过发现图结构中的层次信息进行图分类预测的同时,输出层次化的模型自解释结果.具体而言,针对图层次信息的发现设计了提取信息的基本单元——解释子,该解释子由提取节点特征的编码器获取层次化解释感知子图的池化层和抽取高阶解释信息的解码器组成.其中,为了准确提取层次化的解释子图,针对该模型的池化操作进行了解释感知优化设计,该设计通过评估模型的拓扑及特征重要性,层次化地筛选解释子图,实现分层自解释的同时完成图分类任务.HSEGRL是一个功能完备且便于迁移的图表示学习自解释模型,可以层次化综合考虑模型的拓扑信息与节点特征信息.在模型有效性验证层面,分别在分子、蛋白质和社交数据集上进行大量实验,实验结果表明所提模型在图分类任务中的分类准确率高于已有的先进的GNN自解释模型和GNN模型,并通过可视化分层解释结果的信息证明了该解释方法可信.

摘要：方面情感分析传统方法采用方面词抽取-情感预测的独立学习模式,未充分利用两模块的联合信息及训练过程中有价值的信息。提出基于消息传递机制的多任务交互式学习网络,模型采用细粒度属性级分类任务和篇章级分类任务联合训练,设计消息传递显式地对任务交互进行建模,通过共享隐藏变量迭代传递信息,有助于特征学习和推理。方面情感分析模块提出词级信息交互机制以及观点词抽取——情感预测信息传递通道,实现双注意力机制;利用池化操作嵌入多层GRU网络实现篇章级任务预测。设计迭代算法在方面级和篇章级任务间交替训练,通过三个数据集上的实验对比,结果表明模型在每个子任务的F1分数、模型整体性能、篇章级任务网络性能上均得到有效提高。

摘要：多载波码分多址是移动通信重要的多址技术之一,传统方法将扩频序列的构造和多用户检测单独考虑,未能做到发射机和接收机的一体化设计。受到低密度奇偶校验码的启发,基于图论建立多载波码分多址收发机模型,采用二分图定义码片和数据符号间的扩频关系。在此基础上,利用适合低密度二分图的消息传递算法完成多用户迭代检测,推导并分析洪水消息传递和串行消息传递两种检测机制。仿真结果表明,当传统的多载波码分多址系统陷入严重过载而不能正常通信的情况下,基于低密度二分图的多载波码分多址系统依然能够达到理想的传输性能,为下一代移动通信系统的设计提供了有益的参考。

摘要：组件是面向服务仿真中的核心要素,主要包括仿真模型组件和公共服务组件两类。基于面向服务仿真设计与开发体系结构,构建了组件实现的过程框架。采用JMS设计了组件的消息传递机制。以EJB组件为例,从仿真应用的角度设计了EJB组件的访问控制机制,包括服务器本地访问控制机制和客户端远程访问控制机制。对仿真组件的有状态EJB和无状态EJB进行了分类,并设计了组件实现的接口类和实现类。组件的应用可以有效提高仿真活动的灵活性和高效性。

摘要：传统并行软件系统的设计和实现存在着开发效率低、质量难以保证和可移植性差等问题。针对这些问题,采用开发标准并行库的方法加以解决。借鉴高性能嵌入式计算软件计划(high performance embedded computing software initiative,HPEC_SI)的解决方法,基于消息传递接口(message passing interface,MPI)的消息传递机制,对图像/信号处理中的一些典型并行算法以类组件的方式进行封装,设计和实现了具有面向对象特征的、用于图像/信号处理的并行向量库,提供给应用软件开发人员一个良好的开发环境。通过测试和实验证明,该库可以高效地实现相应的向量矩阵并行算法,并具有简单易用、可复用性和可移植性强、效率高的特点。

摘要：在引进欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)的全球谱模式的基础上 ,通过对原模式的分析改造 ,首次以分布与共享相结合的方式在国家气象中心IBM/SP高性能计算机上实现了全球谱模式的高效运行。采用调整向量长度、优化程序设计、完善消息传递机制和实现MPI与OpenMP的混合并行编程等方法 ,减少模式的通信量、计算量和内存的使用量 ,提高了计算效率。实现了在T2 1 3L31分辨率条件下 ,1 0天预报可以在 3h之内完成 ,达到业务对时限的要求。建立了与T2 1 3L31全球谱模式相配套的最优插值 (OI)并行处理分析系统 ,解决了由于观测站点在全球不均匀分布所带来的计算负载不均衡问题。在此基础上 ,实现了T2 1

摘要：本文根据电信计费领域对消息传递可靠性和效率的要求,对消息创建和消息跟踪模块 加以改进,为事务处理和消息的跟踪过程提供更好的可靠性;对现有的消息传递机制进行改进,提高 消息传输效率。通过具体的测试和对比,反映出该可靠消息传递与处理机制的有效性。