基于云计算模型的ART算法改进及其应用.doc

使用PyTorch进行培训和修剪 由hou-yz提供，基于kuangliu/pytorch-cifar 提高推理速度并减少中间特征的大小，以支持分布式推理（本地设备计算模型的一半，并上传特征以在更强大的设备或云上进行进一步的计算）。 修剪阶段1：修剪整个模型以提高推理速度并稍微减小中间特征的大小。 修剪阶段2 ：（基于步骤1的模型）针对每个分割点（将中间特征转移到另一个设备以进行进一步计算），特别是修剪分割点之前的层以进一步减小中间特征的大小。 仅支持pytorch> 0.3.1的python3; 在cifar-10上训练的模型，仅在vgg-16上进行了测试。 还添加了自动记录和自动绘制图表。 用法 训练： python main. py -- train # train from scratch python main. py -- resume

详细的晶体塑性有限元理论及算法，固体力学，金属学等研究生，教师可用。国外经典教材。

多核处理器并行计算模型研究.pdf

选取土石坝漫顶冲决过程中假定的溃口形状,采用 FLOW-3D及 FLUENT计算流体力学软件分别对固定溃 口形状下漫坝水流进行全三维湍流数值模拟,对比研究溃坝水流的三维流动及水流对坝体的作用。结果表明,两者 较为一致地反映了土石坝漫顶冲决过程中水流的流动及坝面应力分布,主要差异发生在坝体表面、水流自由液面 附近以及水流掺混较为剧烈区域。理论上,FLOW-3D采用 Tru-VOF方法捕捉自由液面所得水面附近结果应较为准 确;FLUENT采用适应性较强的非结构化网格,所得壁面区域计算结果则更为合理。同时计算得

云计算模型在空间数据处理中的应用.pdf

SparkDE：一种基于RDD云计算模型的并行差分进化算法.pdf

本文研究目的是分析当前人工智能的研究现状，简要汇总人工智能的技术以及利用人工智能技术所能够解决的常见问题，主要通过计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、大数据几个方面简要说明了人工智能技术是如何应用的。然后，简要说明了脉冲神经网络机制，了解脉冲神经网络的历史及其三种拓扑结构，介绍了信息的脉冲序列编码方法，接着简要叙述了脉冲神经网络的优势、已有的研究进展、多尺度可塑性的SNN优化方法以及脉冲神经网络的应用。最后一部分给出了类脑计算模型的简单介绍、类脑计算算法的说明、类脑计算芯片的介绍以及我国在类脑计算方面的研究进展。基于人脑脉冲神经网络机制对类脑计算模型进行研究有助于揭示人脑研究在类脑计算中的功能，有助于更好地优化类脑计算算法、构建类脑计算模型。

随着物联网的快速发展和4G/5G无线网络的普及,万物互联的时代已经到来,网络边缘设备数量的迅速增加,使得该类设备所产生的数据已达到泽字节(ZB)级别.以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代,其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据,主要表现在:1)线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据;2)从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加,造成较长的网络延迟;3)网络边缘数据涉及个人隐私,使得隐私安全问题变得尤为突出;4)有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能.为此,以边缘计算模型为核心的面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生,其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合,即二者相辅相成,应用于云中心和网络边缘端的大数据处理,较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题.边缘计算中的"边缘"是个相对的概念,指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源.边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行.首先系统地介绍边缘计算的概念和原理;其次,通过现有研究工作为案例

针对滚动轴承疲劳寿命计算繁杂、计算精度低和机器设计效率低等问题,利用L-P计算模型对轴承基本额定寿命进行了估算。考虑轴承的疲劳破坏、可靠性、材料、润滑和清洁条件等因素,进一步对轴承基本额定寿命进行了修正;利用MATLAB GUI软件平台,开发出了滚动轴承修正额定寿命计算系统;设计了10种常用滚动轴承的独立计算界面,研究了运行可执行程序exe文件的操作方法,通过与实例结果对比验证了该系统计算结果的正确性。研究结果表明:该系统具有涵盖面广、操作简单、计算精度高等优点,提高了机器的设计效率,也可为其他计算系统的开发提供参考依据。