基于复杂曲线表示的切比雪夫多项式拟合并行算法

骨科临床造型系统中进行假体再造时 ,要对 CT片上的原始点采用数学逼近法进行优化处理 .常用的数学逼近法中切比雪夫多项式拟和法误差较小 ,对此 ,提出一种基于复杂曲线表示的切比雪夫多项式拟合并行算法 ,并采用两种 Java方案实现并行程序 .实验结果表明 ,与一般的切比雪夫多项式拟合串行算法相比 ,基于复杂曲线表示的切比雪夫多项式拟合并行算法保持了较高的计算精度 。

JOGR——利用Java对象组关系支持多模式并行编程

为支持在机群环境和Grid环境中实现Master/Slave、“分而治之”、“阶段并行”等多种并行范例 ,本文提出了Master/Group/Slave编程模式JOGR ,利用JOGR可以实现机群环境下的动态数据分配和负载均衡 .此外 ,我们还基于WebServic技术和Java语言实现了JOGR .

云计算及其关键技术

云计算是一种新兴的计算模型,它是在网格计算的基础上发展而来的。介绍了云计算的发展历史和应用场景,比较了现有的云计算的定义并给出了新的定义,以谷歌的云计算技术为例,总结了云计算的关键技术:数据存储技术(GoogleFileSystem)、数据管理技术(BigTable)、编程模型和任务调度模型(Map-Reduce)等,分析了云计算和网格计算以及传统超级计算的区别,并指出了云计算的广阔发展前景。

基于制造网格的虚拟企业组织变更与制造资源调度问题研究

为提高虚拟企业的组织和运营效率,引入网格技术,基于制造网格构建面向应用的虚拟企业架构。在虚拟企业环境下,根据制造资源不同的调度阶段,分别建立基于外网格的虚拟企业制造系统和基于内网格的成员企业制造子系统;提出以制造资源特征匹配为核心的虚拟企业分布式调度策略和成员企业本地调度策略。针对特征匹配过程,建立制造资源特征集,对每个特征集制订相应的匹配准则,以保证特征匹配的可行性,进而完成调度过程。最后,通过定制型人工关节产品开发实例,阐述了基于制造网格的虚拟企业组织和制造资源调度过程。

异构环境下自适应的Map-Reduce调度

本文针对Hadoop自带的Map-Reduce调度器和LATE调度器的不足,提出了自适应的Map-Reduce调度方式。通过历史信息动态调整Map和Reduce任务各阶段的时间比例,以找出真正需要启动备份任务的任务。并将节点进一步分类,在快速节点上启动落后任务的备份任务,从而减小响应时间,并尽量避免节点空载,以免浪费系统资源。最后通过具体实验验证了自适应的Map-Reduce调度的有效性,从历史信息中学习的方式在实验中能减少15%左右的响应时间,综合各种技术,能够减少25%左右的响应时间。

网络舆情治理机制的仿真实验研究

萨托利提出舆情治理的大潮模式和瀑布模式。本文试图以网络舆情为场域,应用计算仿真实验研究方法,建立仿真模型,设计仿真程序,开展网络舆情机制行为的仿真研究,描述不同治理机制下网络舆情传播动态行为,解释网络舆情传播动态行为机理。通过仿真实验研究认为:1.大潮模式的网络舆情治理机制行为至少具有五重效应:稳定效应、聚合效应、沉默的螺旋效应、漏斗效应和包容效应等;2.瀑布模式的网络舆情治理机制行为则至少有另外的五重效应:不稳定效应、有限聚合效应、中庸效应、极化效应和排斥异己效应等。3.就稳定性而言,大潮模式的网络舆情治理机制优于瀑布模式。

囊袋张力环在白内障术中的应用探讨

目的评价囊袋张力环(CTR)在晶状体悬韧带断裂的白内障手术中的应用。方法对13例(14只眼)晶状体悬韧带断裂的患者行白内障手术,术中连续环形撕囊(CCC)后植入CTR,然后行白内障超声乳化(PHACO)及人工晶体(IOL)植入术。结果12只眼IOL正位,无倾斜及偏位,术后6个月矫正视力满意,无CTR引起的并发症。结论CTR有利于晶状体悬韧带断裂的白内障手术操作安全性及术后保持IOL不偏位,维持囊袋圆形轮廓,减少了后发障(PCO),有较大的临床推广意义。

不同插值算法应用于骨科三维造型的适应性研究

作者基于CT图像处理后 ,对处理结果采用数学中常用的插值算法进行轮廓曲线的逼近分析 ,分别对拉格郎日插值、牛顿多项式插值、埃尔米特插值、样条函数插值等多种插值方式应用于骨科三维造型中的优缺点 ,从算法本身到算法对于医学要求的适用程度进行了比较 ,较为全面地阐述了设计人员在骨科三维造型中使用插值算法会碰到的一系列问题。

不规则对象的造型与分析

本文根据不规则对象轮廓的曲率变化以及局部形心位置,提出一套建立三维模型的数学方法,为设计与分析该对象奠定良好的基础。本文已将此方法应用于医学领域的临床工程上,成功地进行了人体中最复杂的硬组织之一,全牙列下颌骨的三维实体造型与力学分析,同时也为在其他领域形状复杂对象的设计与分析提供了一条思路。

人为造成视网膜脱离在治疗绝对期青光眼中的临床应用

目的:观察人为造成视网膜脱离导致眼内压下降,治疗绝对期青光眼。方法:于睫状体平坦部作一巩膜全层切口,用导光纤维从该巩膜切口进入玻璃体腔,人为造成视网膜剥离,导致眼内压下降,改善眼痛等症状。结果:11例病人的眼压全部下降至正常,甚至低于正常,10例症状完全缓解,1例症状部分缓解。结论:人为造成视网膜脱离在治疗绝对期青光眼中有确切疗效。

少先队快乐教育实践活动体系探索——以上海市少先队教育经验为基础

快乐是人性的表达,更是少年儿童最大的愿望。少先队快乐教育强调以少年儿童愉快发展为本,一切的出发点和归宿点都是"为了儿童愉快发展",符合以童为本的教育理念。自"愉快教育"和"创建快乐中队"活动成功地将少先队教育与快乐结合后,很多学校都先后开展了名目繁多的快乐教育实践活动,并取得了显著的成效,但仍存在教育定位出现偏差、实效性不强,活动开展较为随意且范围窄化,主体层群体快乐情感体验不足等问题。因此,建议通过构建家—社—校—队四结合的快乐生态链,制定少先队快乐教育实践活动清单,建立大队—中队—小队三级管理体系等方法予以改进。

CFD网格平台中任务管理与错误恢复的实现

任务管理和错误恢复是CFD网格应用平台的核心部分,它对运行在平台上的CFD程序进行管理,并提供错误恢复机制。为了更好地管理CFD任务,平台通过建立CFD程序抽象模型,对任务管理和错误恢复模块进行设计上的优化。因此该模块采用了双层架构,上层实现了对服务的管理,下层负责对并行程序的管理。同时该模块还提供了守护进程CFD-Daemon来实现错误恢复,以及应用开发包供CFD程序员使用。

eMule系统中的非均匀性分布

eMule是一款流行的P2P软件,它拥有大量的用户。通过eMule中的KAD覆盖网络开发了一个爬虫,抓取了eMule系统中的节点信息。发现eMule系统中资源分布得非常不均匀,如节点所处的地区分布不均匀,IP分布不均匀,文件的副本数分布不均匀,用户共享的文件数分布也不均匀。文件的副本数分布和用户共享的文件数分布基本符合Zipf分布,但是这两个分布并不完全符合Zipf,有着自己独特的特性。

非对称多核体系下的阿姆达尔定律性能模型研究

阿姆达尔定律研究并行计算的性能并指出任务的极限所在,为了突破这一瓶颈而提出的非对称多核硬件架构则需要适合的性能模型来支撑其理论价值.新的量化模型引入了具体的核配置等参数,通过分析比对两种架构下的加速比,得到了任务性能在非对称体系上优于对称架构的结论.该模型同时发现,遵循一定的设计规则来转换对称体系至非对称架构可以很大程度上优化整个系统.

基于统计推断的P2P信誉评估机制

利用简单的数理统计学知识建立计算模型,为P2P网络中每一个节点提供一个信誉值依概率出现的区间,对节点未来的行为预测,从而使得节点可以规避风险,减少恶意行为的发生.并且针对网络中的恶意攻击,提出了相应的解决方法.通过模拟实验证明了该模型具有良好的性能.

用网格实现大规模集成电路仿真文件模式编译的研究

提出用网格服务实现分布式VCD的编译,并给出了VCD分割算法的分析,在半导体测试程序开发中快速有效地进行VCD-模式的编译,同时也介绍了该网格系统的工作流程和部署。

在线社交网络中的病毒免疫

近年来,随着在线社交网络的发展,人们在移动设备上进行社交活动正变得越来越频繁.然而,系统平台的开放使得病毒及恶意软件能够在手机移动网络上利用社交信息进行传播.所以我们需要找到一种免疫策略,从而快速地阻止网络中的病毒传播.现有的针对在线社交网络的免疫策略无法适应实际的网络结构.因此,我们提出了基于目标免疫策略的模型,通过分析用户的社交信息,制定更为有效的免疫策略.分析比较两种策略下社交网络中的病毒感染情况,我们发现基于目标免疫策略的模型比现有模型更为快速有效.

Segment Storage System:基于P2P的网络存储服务(英文)

Segment Storage System(S3)是一种基于P2P模型的网络存储服务,它具有高可用性、可靠性和持久性的特点。S3继承了P2P网络的优点并且摒弃了诸如文件时效性和不稳定性等缺点。S3的目标是提供一种高质量的网络存储服务。文章是对S3的设计架构的一个概览。

锥束CT的FDK算法与CUDA实现

计算机层析成像技术,在医学和工业等诸多领域中有着广泛应用。在三维锥束CT图像重建算法中,基于圆形轨道和二维平板探测器的FDK算法最为著名。传统CPU上实现的FDK算法,计算复杂性主要集中在所谓的反投影阶段,占据了整个重建时间的99%。给出了基于CUDA统一计算架构的FDK算法的GPU实现,对于整个重建过程获得了超过百倍的加速。

关联信息在社交网络中传播的竞争模型

在社交网络(OSNs)中,各个信息不仅独立通过网络传播,而是在传播的过程中彼此进行交互。为了理解社交网络中相关联信息的扩散过程,需要研究不同的信息在传播过程中是如何交互的。目前,大部分的研究都认为不同信息的传播过程之间相互独立。将社交网络和具有食物链的生态系统进行了类比,信息之间的相互作用可以被视为物种之间的竞争,基于经典的动态生态系统的反应扩散模型,建立起了IDM模型。从Github上收集了两个真实的数据集,并通过实验结果证明了:相对于Lotka-Volterra模型模型,IDM模型具有更优秀的预测性能。