通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。 随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。 在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。 为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。 对随机序列和生物学序列的基准数据集进行的综合实验表明，该算法的时间和空间复杂度仅与对齐序列的优势线性相关，并且该算法大大优于现有算法的状态。先进的基于优势点的MLCS算法，因此非常适合于长距离和大规模序列比对。

三维画图，大规模的画球,用三维矩阵做，不同颜色表示各种不同的球，里面有word文档详细说明

基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求.为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法.该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强.

作为第五代无线通信系统最重要的候选技术之一，大规模MIMO技术由于其在频谱效率和功率效率方面的显着改进而最近得到了广泛的研究。 作为无线通信的基础，研究大规模MIMO信道的传播特性至关重要。 本文研究了在6 GHz室内大厅场景中大规模MIMO信道的特性。 在视线（LOS）和非LOS（NLOS）条件下，均以200 MHz的带宽进行信道测量。 提取延迟域中的统计参数以显示沿大型天线阵列的空间变化。 基于测量的数据，首先定义空间变化，然后使用空间功率延迟分布相关系数和空间信道增益相关矩阵共线性来表征空间变化，并估计大规模MIMO阵列的准平稳区域。 此外，通过使用空间交替的广义期望最大化算法，根据传播环境提取和分类多径分量，这为大规模MIMO信道的空间变化提供了更多的见识。 最后，研究了所提取的角度参数的特征并对波动进行了建模，其中在大型天线阵列上清楚地观察到了空间变化现象。 发现变化的准平稳距离范围为2.5至32.5 cm，在6 GHz时，LOS情况与NLOS情况有所不同。 这些结果和讨论对于大规模MIMO信道的分析和未来建模很有用，并且可能有助于信道空间一致性的未来定义。

面向GPU的多LOD因子的大规模场景策略及其原型系统论文和PPT，分型给大家，学习。面向GPU的多LOD因子的大规模场景策略及其原型系统论文和PPT，分型给大家，学习。

Spark+GraphX大规模图计算和图挖掘的第一部分，，本文详细的介绍了如果用spark技术来处理graph的技术.

大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率，提高能量效率，被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加，信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状，提出了近似信息传递(AMP)算法，并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明，该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。

基于深度学习的大规模天线阵列混合波束赋形设计

针对大规模多用户多输入多输出（MIMO）系统中基站端检测复杂度高的问题，提出了一种低复杂度、基于强制收敛的变量节点全信息高斯消息传播迭代检测（VFI-GMPID-FC）算法。首先对传统的 GMPID算法进行改进，得到VFI-GMPID算法，VFI-GMPID算法的检测性能逼近最小均方误差检测（MMSE）算法，但复杂度要大大低于MMSE算法。然后结合强制收敛思想和VFI-GMPID，提出VFI-GMPID-FC算法，进一步降低算法复杂度，提升检测效率。最后通过仿真结果表明，所提算法在保证检测性能的同时，能有效地降低算法的复杂度。

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