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基于图形处理器的形态学重建系统 预览
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作者 何希 吴炎桃 +1 位作者 邸臻炜 陈佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2008-2013,共6页
形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作,直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器(CPU)的形态学重建系统计算效率不高的问题,提出了使用图形处理器(GPU... 形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作,直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器(CPU)的形态学重建系统计算效率不高的问题,提出了使用图形处理器(GPU)来加速形态学重建。首先,设计了适合GPU处理的数据结构:并行堆集群;然后,基于并行堆集群,设计和实现了一套基于GPU的形态学重建系统。实验结果表明,相比传统基于CPU的形态学重建系统,基于GPU的形态学重建系统可以获取超过20倍的加速比。基于GPU的形态学重建系统展示了如何把基于复杂数据结构的软件系统高效地移植到GPU上。 展开更多
关键词 图形处理器 形态学重建 并行计算 并行堆 并行数据结构
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大规模轨迹数据并行化地图匹配算法 预览
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作者 康军 郭佳豪 +2 位作者 段宗涛 唐蕾 张凡 《测控技术》 2019年第2期98-102,共5页
为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spar... 为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spark集群平台和约14.7 GB的西安市出租车轨迹数据对方案的规模增长性、加速比和可扩展性等性能进行了实验分析,并与一种基于Hadoop的同类地图匹配算法进行了性能比较,实验结果显示所设计算法效率提高了约31倍,表明本方案有较大的改进。 展开更多
关键词 地图匹配 城市计算 并行计算 SPARK
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大规模数据集聚类算法的研究进展 预览
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作者 何玉林 黄哲学 《深圳大学学报:理工版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期4-17,共14页
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... 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. 展开更多
关键词 人工智能 大规模数据 聚类 串行计算 并行计算 数据挖掘 综述
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基于OpenFOAM的不同网格数下并行计算性能分析 预览
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作者 王冠石 陈宇 +3 位作者 蒋文涛 田晓宝 王清晟 周志宏 《生物医学工程研究》 2019年第1期63-67,共5页
当前,高性能计算极大地促进了众多领域的发展,因此,探究高性能计算的潜在的运算能力尤为重要。本研究基于自由、开源的计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)平台OpenFOAM,测试了一个多核计算集群在不同网格数和计算节点数下... 当前,高性能计算极大地促进了众多领域的发展,因此,探究高性能计算的潜在的运算能力尤为重要。本研究基于自由、开源的计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)平台OpenFOAM,测试了一个多核计算集群在不同网格数和计算节点数下的并行计算时间,通过分析加速性能和计算效率来探究其潜在的运算能力。结果表明,多核并行计算很难达到理想的线性加速性能,甚至当计算能力达到饱和时,加速性能反而下降。同时,随着网格数量的增加,即计算规模的增大,计算效率也越来越高。本研究对于实现基于OpenFOAM的最佳多核并行计算策略具有一定参考价值。 展开更多
关键词 高性能计算 并行计算 网格数量 OPENFOAM 性能分析
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一种面向异构计算的结构化并行编程框架 预览
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作者 李安民 计卫星 +4 位作者 廖心怡 高建花 谈兆年 王一拙 石峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期424-432,共9页
随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行... 随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。 展开更多
关键词 异构计算 并行计算 编程框架 结构化编程
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大数据背景下粗糙集属性约简研究进展 预览
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作者 邬阳阳 汤建国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期31-38,177共9页
在大数据时代,数据不仅类型多样、结构复杂还具有动态变化的特点,传统的分析工具已经不能满足大数据分析的需求。如何快速有效地从大规模数据中获取有价值的信息成了一个具有挑战性的问题。一些学者将粗糙集属性约简理论与其他理论相结... 在大数据时代,数据不仅类型多样、结构复杂还具有动态变化的特点,传统的分析工具已经不能满足大数据分析的需求。如何快速有效地从大规模数据中获取有价值的信息成了一个具有挑战性的问题。一些学者将粗糙集属性约简理论与其他理论相结合,从而可以有效地处理高维动态的海量数据。重点对基于并行计算、增量学习、粒计算的属性约简算法进行分类总结,分析了它们各自的特点,剖析了当前研究中存在的问题,展望了未来研究的重点关注方向。 展开更多
关键词 大数据 粗糙集 属性约简 并行计算 增量学习 粒计算
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一种高性能并行计算架构的FPGA实现 预览
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作者 钟瑜 吴明钦 《电讯技术》 北大核心 2019年第7期829-835,共7页
针对传统的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)开发方法效率低、不能充分利用芯片逻辑资源等问题,提出了一种高性能并行计算架构。设计了统一的软件、硬件编程模型,并提供FPGA操作系统层级的支持,将部分可重构技术... 针对传统的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)开发方法效率低、不能充分利用芯片逻辑资源等问题,提出了一种高性能并行计算架构。设计了统一的软件、硬件编程模型,并提供FPGA操作系统层级的支持,将部分可重构技术应用于硬件线程的开发,使该架构具备资源管理和复用的能力。同时还设计了软件、硬件协同开发的流程。在开发板ZC702上进行了设计验证,评估了架构的额外资源消耗情况,并以排序算法为例展示了该架构多线程设计的灵活性。 展开更多
关键词 并行计算 多线程 操作系统 可重构计算
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基于阿里云的四维弹簧模型并行运算性能 预览
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作者 赵高峰 陈华 《土木与环境工程学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第3期1-10,共10页
四维弹簧模型(Four-Dimensional Lattice Spring Model,4D-LSM)是一种考虑额外维相互作用的新型离散数值计算方法。该方法用于岩石破坏分析需要消耗大量计算资源,不适合在普通个人电脑上运行。基于多核并行技术,在阿里云和多核工作站等... 四维弹簧模型(Four-Dimensional Lattice Spring Model,4D-LSM)是一种考虑额外维相互作用的新型离散数值计算方法。该方法用于岩石破坏分析需要消耗大量计算资源,不适合在普通个人电脑上运行。基于多核并行技术,在阿里云和多核工作站等多种硬件环境下对4D-LSM的计算极限性能及瓶颈进行详细分析,主要研究了求解规模、求解类型、线程数、硬件配置等对4D-LSM求解效能的影响。研究发现,内存容量决定可计算的模型规模,弹性问题的计算时间与模型规模成正比,并行计算效率受CPU性能和内存带宽的共同影响。在不考虑经济因素的情况下,云计算在多核匹配和内存分配方面的灵活性特别适合于四维弹簧模型的并行计算分析。结果表明:基于阿里云的4D-LSM最大运算规模可以达到十亿单元,由于目前的瓶颈在于前后处理,4D-LSM目前的可分析规模仍然限制在两千万单元。最后,展示了采用极限规模的并行四维弹簧模型求解三维币形裂纹扩展的实际应用案例。 展开更多
关键词 云计算 四维弹簧模型 并行计算 三维裂纹扩展
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基于Windows Azure云并行计算的期权定价SaaS 预览
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作者 林溢星 赵地 +1 位作者 迟学斌 姜金荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2081-2086,2092共7页
计算速度对于期权交易者至关重要,关系到如何有效地制定价格并评估相应的风险,而云并行计算提供的随收随付制(pay-as-you-go)可以实现低成本运行。在微软云平台Windows Azure的基础上,开发了基于云并行计算的期权定价试点云软件AzureOP... 计算速度对于期权交易者至关重要,关系到如何有效地制定价格并评估相应的风险,而云并行计算提供的随收随付制(pay-as-you-go)可以实现低成本运行。在微软云平台Windows Azure的基础上,开发了基于云并行计算的期权定价试点云软件AzureOP,该软件以较低的费用提供了低风险和高速度,并给出了AzureOP对于美式期权价格的模拟结果,绘制了对应的期权价格定价曲线和定价曲面。最后,对云并行计算在金融应用上的优势和不足进行了总结和讨论,同时举例说明了试点云软件AzureOP的具体细节。 展开更多
关键词 云计算 并行计算 SaaS开发 计算金融 期权定价
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无波前传感自适应波前校正系统的图形处理器加速
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作者 柯熙政 张云峰 +1 位作者 张颖 雷思琛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第7期88-96,共9页
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。介绍了SPGD算法的并行化处理,利用图形处理器(GPU)并行计算提高校正系统的收敛速度。选用CCD相机采集的实时... 基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。介绍了SPGD算法的并行化处理,利用图形处理器(GPU)并行计算提高校正系统的收敛速度。选用CCD相机采集的实时光斑形心的周围400个像素平均灰度值作为系统性能指标;利用GPU多线程运算,对性能指标求解过程和变形镜控制电压向量更新过程进行加速处理。室内实验和外场相干光实验结果表明,斯特列尔比达到了0.8以上,时间加速比最大达到了8.6,GPU加速的波前校正系统在提升收敛速度的同时保证了校正效果。 展开更多
关键词 大气光学 波前校正加速 并行计算 随机并行梯度下降算法 图形处理器
热传导方程的并行与串行求解实验 预览
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作者 王震 许秋燕 《宁夏师范学院学报》 2019年第1期38-41,48共5页
针对一维热传导方程的隐格式和六点对称格式离散形成的三对角系数矩阵,给出了具体的并行求解实验.通过应用并行计算中经典的局部消元、解耦和回代方法求解大型线性方程组,避免了计算的复杂性,并理论分析了计算量,最后通过具体的数值实验... 针对一维热传导方程的隐格式和六点对称格式离散形成的三对角系数矩阵,给出了具体的并行求解实验.通过应用并行计算中经典的局部消元、解耦和回代方法求解大型线性方程组,避免了计算的复杂性,并理论分析了计算量,最后通过具体的数值实验,与Gauss消去法和LU分解法进行了对比. 展开更多
关键词 热传导方程 三对角矩阵 并行计算 消元法
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基于深度学习的文本情感分析并行化算法 预览
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作者 翟东海 侯佳林 刘月 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期647-654,共8页
在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码(semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE)文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题.因此,提出采用并行化处理框架,在大训... 在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码(semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE)文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题.因此,提出采用并行化处理框架,在大训练集情况下,基于“分而治之”的方法,先将数据集进行分块划分并将各个数据块输入 Map 节点计算每个数据块的误差,利用缓冲区汇总所有的块误差,Reduce 节点从缓冲区读取这些块误差以计算优化目标函数;然后,调用 L-BFGS (limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法调整参数,更新后的参数集再次加载到模型中,重复以上训练步骤逐步优化目标函数直至收敛,从而得到最优参数集;在测试集大的情况下,模型的初始化参数为上述步骤得到的参数集,Map 节点对各句子进行编码得到其向量表示,然后暂存在缓冲区中;最后,在 Reduce 节点中分类器利用各语句的向量表示计算各自语句的情感标签.实例验证表明:在标准语料库 MR (movie review)下本文算法精确度为 77.0%,与原始算法的精确度(77.3%)几乎相同;在大数据量训练集下,训练时间在一定程度上随着计算节点的增加而大量减少. 展开更多
关键词 半监督递归自编码 文本情感分析 并行计算
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基于C-SOM和Spark的并行空间离群挖掘方法及应用
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作者 潘淼鑫 林甲祥 +1 位作者 陈崇成 叶晓燕 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期128-136,共9页
空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,... 空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,充分利用Spark快速内存计算和扩展性的优势,提出了一种基于考虑约束条件的空间离群挖掘算法(C-SOM)和Spark的并行空间离群挖掘算法和原型系统。该并行算法以C-SOM为核心,并行地在多个计算节点对全局数据集和各局部数据集执行C-SOM算法,得到全局离群和局部离群。轻量级的原型系统基于Spark实现了该并行算法,采用Browser/Server架构,提供给用户可视化的操作界面,简洁实用。最后,通过福建省东南沿海土壤化学元素调查数据和人工合成数据的离群分析,验证了该并行算法和原型系统的合理性、有效性和高效性。 展开更多
关键词 C-SOM SPARK 并行计算 空间离群 数据挖掘
电力系统机电-电磁混合仿真边界解耦算法研究
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作者 徐得超 张星 +5 位作者 何飞 穆清 金一丁 李亚楼 郭袅 祖光鑫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1130-1137,共8页
提出了一种基于边界点分群解耦的机电–电磁混合仿真算法。算法首先将特高压交直流电网划分为电磁网,实现机电暂态网络在边界点处分组解耦;然后在电磁侧首先按照分布参数长传输线解耦将网络划分为多个连通子网,并按指定分网个数约束利... 提出了一种基于边界点分群解耦的机电–电磁混合仿真算法。算法首先将特高压交直流电网划分为电磁网,实现机电暂态网络在边界点处分组解耦;然后在电磁侧首先按照分布参数长传输线解耦将网络划分为多个连通子网,并按指定分网个数约束利用启发式规则进行子网合并和均匀化处理;接着以机电网解耦初始状态为基础形成子网群。子网群间机电侧完全解耦,电磁侧仅通过分布参数长传输线相连;最后在此分网方案基础上,提出机电侧主控进程并行化处理方法和电磁侧子网群主控进程并行算法。算法理论推导与仿真表明,文中算法能大幅提高交直流混联背景下含大量机电–电磁边界点混合仿真时计算效率。 展开更多
关键词 混合仿真 并行计算 网络分割 机电暂态 电磁暂态
基于OpenMP的高效多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法 预览
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作者 钟何平 黄攀 唐劲松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期950-953,共4页
为充分利用多核CPU计算资源解决多子阵合成孔径声呐成像效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的距离多普勒成像算法并行解决方案。在分析多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法并行性的基础上,对算法中预处理、距离向脉冲压缩、固定... 为充分利用多核CPU计算资源解决多子阵合成孔径声呐成像效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的距离多普勒成像算法并行解决方案。在分析多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法并行性的基础上,对算法中预处理、距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩进行了OpenMP并行化设计,充分利用多核CPU计算资源实现了大数据量合成孔径声呐图像快速重构。对实测数据的成像实验结果表明,并行成像算法加速比高达19. 86,满足实时合成孔径声呐系统成像需求。 展开更多
关键词 合成孔径声呐 距离多普勒成像算法 并行计算 共享内存 OPENMP
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CUDA下地质图像边缘检测算法并行优化 预览
16
作者 张晗 钱育蓉 侯海耀 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期691-698,共8页
为提高地质图像边缘检测Prewitt算法计算速度,结合算法计算密集和数据密集的特点,从核函数计算层面,提出基于调整线程块坐标优化线程发散方法和采用本地变量访存优化指令延迟设计思想;从CPU-GPU数据传输开销层面,提出基于CUDA流优化数... 为提高地质图像边缘检测Prewitt算法计算速度,结合算法计算密集和数据密集的特点,从核函数计算层面,提出基于调整线程块坐标优化线程发散方法和采用本地变量访存优化指令延迟设计思想;从CPU-GPU数据传输开销层面,提出基于CUDA流优化数据传输开销方法。经测试,当设置线程块规模为32*32、采用独立的局部变量替代索引访存和使用CUDA工作流分块计算时,对大于6168*6168尺寸的地质图像加速比可提高120倍以上。该并行优化方案易于实现,可应用于大规模地质图像边缘检测领域。 展开更多
关键词 边缘检测 PREWITT算子 并行计算 图形处理器 统一计算设备架构
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时空轨迹数据挖掘在公安经济群体事件管理中的应用 预览
17
作者 王仲妮 靳涛 《现代信息科技》 2019年第1期78-80,共3页
群体事件预测对群体事件管理具有重要作用。文章通过分析时空轨迹数据的特点,首先确定使用频繁模式对多维度时空轨迹进行数据挖掘,其次对时空轨迹数据进行预处理,最后通过优化Apriori算法,提出一种MapReduce框架下基于Apriori算法的时... 群体事件预测对群体事件管理具有重要作用。文章通过分析时空轨迹数据的特点,首先确定使用频繁模式对多维度时空轨迹进行数据挖掘,其次对时空轨迹数据进行预处理,最后通过优化Apriori算法,提出一种MapReduce框架下基于Apriori算法的时空轨迹数据挖掘算法,实现在并行运算环境下对时空轨迹数据进行关联规则挖掘。实验表明:该算法可以找出经济群体事件发生的关键因素特征,这些特征值符合不同类型经济事件的特点,为公安行业经济群体事件管理提供决策部署依据。 展开更多
关键词 群体事件 时空轨迹 APRIORI算法 并行运算 数据挖掘
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集群技术下的实景三维建模
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作者 何雁如 徐敬海 秦骏 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第4期119-124,共6页
计算机集群技术的出现为倾斜摄影测量中实景三维自动化建模时遇到的计算资源匮乏问题提供了解决途径。本文论述了集群在实景三维建模中的两种应用模式:基于物理并行计算的集群和基于逻辑并行计算的集群;阐述了在逻辑并行计算的集群模式... 计算机集群技术的出现为倾斜摄影测量中实景三维自动化建模时遇到的计算资源匮乏问题提供了解决途径。本文论述了集群在实景三维建模中的两种应用模式:基于物理并行计算的集群和基于逻辑并行计算的集群;阐述了在逻辑并行计算的集群模式下ContextCapture软件进行实景三维建模的流程;提出了该集群模式下子测区划分的5个原则:起降点原则、飞行高度原则、建筑物密度/植被密度原则、最大计算量原则、航线角度原则,并有效控制了划子区后的精度问题。最后,本文利用实验室多台普通PC机实现了某测区实景三维集群建模,结果表明:该方法自动化建立模型精度满足测区需求,可有效加快自动化建模速度,降低生产成本。 展开更多
关键词 倾斜摄影测量 实景三维模型 集群 并行计算 子块划分
基于Spark的CT图像FBP重建算法程序并行设计 预览
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作者 曾有灵 陈耿铎 +1 位作者 熊威 李喆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期218-224,共7页
将常用于CT图像重建的滤波反投影算法程序设计成能够运行在大数据框架Spark中的并行模式,以此来提高计算效率并实现批量图像的重建,缩短图像重建时间。基于分布式计算框架Spark,利用其图像处理工具Thunder,将滤波反投影算法在图像重建... 将常用于CT图像重建的滤波反投影算法程序设计成能够运行在大数据框架Spark中的并行模式,以此来提高计算效率并实现批量图像的重建,缩短图像重建时间。基于分布式计算框架Spark,利用其图像处理工具Thunder,将滤波反投影算法在图像重建过程中设计成并行程序模式,实现图像的片间并行重建。实验结果表明,随着Spark集群规模的不断扩大,在确保重建图像质量的前提下,重建一定数量的CT图像相比单机模式下时间显著缩短,并行滤波反投影算法具有完全加速比,并行效率趋近于1。基于Spark集群实现的滤波反投影算法能够显著提升CT图像重建速度,并实现大量图像并行重建,可扩展其他的CT图像重建算法,对远程医学图像重建平台的建设具有重要参考意义。 展开更多
关键词 CT图像重建 滤波反投影 SPARK 并行计算 THUNDER
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基于隐私保护技术的DNS通信协议
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作者 张海阔 陆忠华 +4 位作者 陈闻宇 陈连栋 左鹏 王珏 徐彦之 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期97-103,共7页
域名系统(DNS)是互联网基础服务,是互联网访问的重要入口,域名隐私保护是DNS安全的研究热点。提出了一种基于用户数据报协议(UDP)的DNS传输中用户隐私保护的加密方法:DNSDEA(DNS data encryption algorithm)。该方法采用PKI加密体系与DN... 域名系统(DNS)是互联网基础服务,是互联网访问的重要入口,域名隐私保护是DNS安全的研究热点。提出了一种基于用户数据报协议(UDP)的DNS传输中用户隐私保护的加密方法:DNSDEA(DNS data encryption algorithm)。该方法采用PKI加密体系与DNS协议相融合,不仅解决了域名隐私保护问题,而且与传统DNS体系相兼容,保持了DNS系统的简单、高效的技术特点。与当前的DNS加密方法相比,DNSDEA提高了任务并行的并行化粒度,降低了加密情况下DNS查询的延时。 展开更多
关键词 域名系统 隐私保护 并行 加密 延时
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