摘要：由不同高性能RISC处理器及其构成的超级计算机系统，其基准性能和体系结构是不尽相同的，而且一种计算机体系结构的寿命也就只有3～5年时间，这将使得大多数付出巨大代价且在特定平台上开发成功的高性能科学计算程序往往会因为机型的改变而不能运行或不能很好运行，因此，人们迫切需要通用化程序，文中通过对在几种主流超级计算机上大量的测试数据的分析，指出了消息传递模式与指令级并行性对提高并行程序通用化程度的重要影响,同时也对利用网络化虚拟集群计算机资源从事高性能科学计算的可行性进行了讨论。

摘要：为实现国产飞腾DSP平台对底层图像库的支持,针对原始Canny边缘检测算法计算时间过长的问题,设计一种面向FT-M7002平台的Canny梯度计算并行算法。基于FT-M7002高性能处理架构,采用单指令流多数据流向量化方式增强DSP内核指令的并行处理能力,根据FT-M7002平台向量存储器的层次结构特征,分析Canny梯度计算并行算法的访存模式,通过首地址偏移取址解决不连续访存问题,并结合双缓冲方式完成数据传输与数据计算。实验结果表明,在与原始Canny算法具有相同检测精度的情况下,该算法在卷积核大小为3×3、5×5、7×7时整体运行速度提升了1.490~2.112倍,缩小了与主流加速器件在数字图像处理领域的性能差距。

摘要：道路场景语义分割是自动驾驶系统的重要组成部分。道路场景中环境复杂、物体种类繁多且尺寸差异较大,已有的全卷积神经网络(FCN)特征提取能力不足,导致语义分割精度较低。对此,提出一种多尺度特征提取网络(Multi-scale Feature Extraction Network, MFNet),该网络采用并行的特征提取模块提取不同尺度下的不变特征,增强特征多样性,通过逐层的反卷积操作,将特征上采样恢复至原始图像大小,设计分级训练方法并优化loss函数。在多个公开数据集上对该算法进行评估,取得了良好的分割效果。

摘要：针对传统的遥感影像语义分割方法存在分类能力差和分割效果不精细的问题,设计并实现一种基于U-Net的多尺度特征融合网络。网络通过多尺度跳跃连接组合不同层级的语义特征;结合通道注意力机制增强跳跃连接中关键特征的表达能力;利用空洞空间金字塔池化结构融合深层特征,进一步加强网络在复杂背景中的分类性能。在公开数据集Vaihingen上进行的实验表明,多尺度特征融合网络相比通用分割网络具有更高的表现性能和更好的实用价值。

摘要：离线公平交换协议的子协议对其公平性至关重要。使用串空间方法分析2个重要的离线公平交换协议的子协议对协议公平性的影响,发现保持子协议运行的互斥和结果的同步是离线公平交换协议公平性的重要保证。根据该发现,针对协议中存在的问题,给出协议的改进方案,提出设计两方和多方离线公平交换协议的建议。

摘要：设计了一个ＥＤＴＡ络合滴定的酸效应系数αｙ（Ｈ）和确定滴定酸度范围的计算程序，通过多个体系酸度条件计算验证，该程序计算的ｐＨ范围和αｙ（Ｈ）对ＥＤＴＡ络合滴定酸度条件选择取得较理想效果．

摘要：受传统观念的影响,中国人名最后一个或两个字的用法对性别判定通常具有一定的指示作用,由此提出利用条件随机场模型来实现中文人名性别的自动识别.该机器学习方法根据人名的结构和用字信息,构建人名标注集,选择6组不同的特征模板集,利用条件随机场模型,在231 337个人名数据库中经过封闭测试,正确率可以达到89.30%,比采用朴素贝叶斯依赖人名用字进行性别识别的方法好将近7个百分点.实验证明:在人名库中识别性别,名字尾字的作用要高于姓氏用字,且女性人名性别识别的准确度要略高于男性,一般是高2至3个百分点,从机器学习的角度来说性别差异可以体现在人名用字中.通过分析实验数据总结了适合人名识别的CRF特征模板设计的一般规律,这为后续的研究工作提供了基础.

摘要：针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素;第二阶段提出一种基于蚁群信息素的全局更新策略对收敛速度做出优化。实验分析表明,与蚁群算法和遗传算法相比,该算法缩短了任务完成时间,降低了节点负载率。

摘要：该文简单介绍了基于***技术的高职院校远程教育辅导系统的设计思想，通过网络实现学生与老师的在线交流和学习，使得教学不再受时间和地点的限制，有利于加强学生对学习的主动性和自觉性。根据***技术的特点，该文介绍了网络教育辅导系统的基本结构和功能，并简要介绍了实现该系统的关键技术和设计思路。

摘要：1 十年建设回顾 近十年来,黄委会花费了大量的人力、物力和投资,围绕防洪决策和水利管理工作的需要,开发了一些计算机信息系统,从其开发目标来看这些系统分属于:1.1 数据处理系统(DPS)