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本发明公开了一种基于OPenSeesMP虑局部非连续域的高效并行计算模拟方法，针对科研和实际工程中场地‑结构体系相互作用因网格尺寸跃变，致使计算迭代收敛较差。本文将结构‑场地相互作用近场域与自由场域采用不同的网格不同尺寸进行划分，利用加权平均值方法将远场区节点与近场区域计算信息进行数据传递时时交互，能极大的缩短计算时间，减小计算资源的消耗，提高计算效率，因而具有广泛的应用前景。通过开展的液化场地‑群桩基础‑上部结构体系大型振动台试验验证了该方法的可行性，三维有限元模型中，采用非液化性液化本构，考虑了桩‑土，承台‑土之间的脱离滑移现象，桩基选用纤维材料模拟混凝土的非线性变形。

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本发明公开了一种基于OpenSeesMP的通用高效并行计算体系方法，针对现有针对OpenSeesMP工具应用在某一些特性的场景受限，当其在非水平场地非对称结构中应用效果并不理想，尤其是其应用于侧向扩展场地特殊结构(斜桩、螺旋桩)中受限。本文发明通过引入三维建模软件Solidworks建立和模型，选用具有强大网格划分能力高性能多接口的Hypermesh进行结构化网格划分，利用开源OpenSeesMP有限元并行计算框架进行数据求解，采用STKO进行后处理云图展示，数据提取等。并基于已开展的侧向扩展场地‑群桩基础‑上部结构体系验证了该方法的可行性，本发明能够验证利用完全可视化界面操作的高效通用并行计算体系SolidWorks+HyperMesh+OpenSeesMP+STKO在岩土工程中的适用性。

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针对产学合作和协同育人为高校人才培养带来的新机遇,分析协同育人背景下并行计算课程改革的驱动力和切入点,结合北京工业大学与华为技术有限公司在并行计算课程协作改革中的实际经验,提出将产业界的实际人才需求融入课程设置,阐述如何充分利用企业的优质科技资源优化课程实践教学,并介绍思政建设的具体方法和举措,以促进校企人才培养接轨,深化人才培养改革.

Keyword ：

思政建设 实验设置 产学协同育人 课程设置 并行计算

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多接入边缘计算(MEC)技术是解决资源受限无人机(UAV)与各种新兴UAV 应用之间冲突的潜在方法。采用地面MEC 网络支持的UAV 应用场景，针对并行计算卸载和资源分配的联合优化问题进行研究，旨在通过联合优化服务器选择、计算资源分配、传输功率控制和任务分配决策，依据任务需求和用户体验感来权衡任务处理时延和能耗的优化程度，以实现平均用户满意度最大化。该联合优化问题是混合整数非线性规划问题。提出一种分层优化算法，将目标优化问题拆解为具有依赖关系的三个子问题：服务器计算资源分配、传输功率控制和任务卸载决策；分别利用改进的压缩编码遗传算法、AdaDelta 梯度下降法和改进的多元解耦-樽海鞘群优化算法求解上述三个子问题，多轮优化以逐步接近最大平均用户满意度。仿真结果表明，所提出的分层优化算法在求解精度、求解速度、稳定性和适应性方面明显优于基准算法。

Keyword ：

能耗 资源分配 并行计算卸载 多接入边缘计算 无人机 时延

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目的 超声零差K分布是最具物理意义的背散射包络统计模型,探讨超声零差K成像评价儿童脂肪肝的可行性.方法 改进基于神经网络的零差K分布参数估算方法,采用特征值的理论值训练估算模型,将并行计算引入背散射统计参数成像.利用中心频率3.5 MHz的探头采集儿童的背散射信号,将改进后的背散射统计参数成像应用于儿童脂肪肝的评价,分析Nakagami成像m参数、零差K成像k参数和log10(α)参数诊断儿童脂肪肝的性能,包括3种二分类(G0 vs.G1～G3、G0～G1 vs.G2～G3、G0～G2 vs.G3).结果 共得到393例儿童脂肪肝超声背散射信号,其中正常G0共165例,轻度G1共33例,中度G2共78例,重度G3共117例.并行计算法的超声Nakagami成像和超声零差K成像的平均运行时间均比滑动窗口法明显缩短,并行计算法的运算速度约是滑动窗口法的3倍.log10(α)参数在3种二分类中,均获得了最高的曲线下面积、特异性和准确度.结论 本研究设计基于并行计算的超声背散射统计参数成像方法,可提高成像速度,超声背散射统计参数成像能用于儿童脂肪肝的定量评价,特别是早期检测,研究结果可为儿童脂肪肝的定量超声评价提供新思路和新方法.

Keyword ：

并行计算法 包络统计模型 超声零差K分布 儿童脂肪肝 超声背散射

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大规模卷积神经网络计算复杂度高且资源开销大,这极大提高了深度学习算法的硬件部署成本.在模型推理过程中充分利用层间稀疏激活的信息冗余,以较低资源开销和几乎无损的网络精度降低推理时延和功耗提供高效的加速器解决方案.针对稀疏卷积神经加速器中控制粒度过大导致运算模块利用率过低问题,本文提出基于FP-GA具有灵活并行度的稀疏卷积神经网络加速器架构.基于运算簇思想对卷积运算模块实现灵活调度,根据卷积层结构在线调整输入通道和输出激活的并行度;根据输出激活并行运算的数据一致性设计了一种输入数据的并行传播方式.本文在Xilinx VC709目标设备上实现了提出的加速器硬件架构,它包含1024个乘累加单元,提供409.6 GOP/s理论峰值算力;实际运算速度在VGG-16模型中达到325.8 GOP/s,等效于稀疏激活优化前加速器的794.63 GOP/s,运算性能达到baseline模型4.6倍以上.

Keyword ：

卷积神经网络 并行计算 稀疏感知 FPGA 硬件加速

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本发明公开了一种基于RvNN+Transformer神经网络模型的代码语义克隆检测方法，给定两个代码片段，先拆分它们的抽象语法树到语句级别，然后通过RvNN获得每个语句级别的树结构信息，然后再通过带方向信息的Transformer来获得每个语句树的顺序信息，再经过最大池化层生成最终的代码表示向量，通过比较两个代码表示向量的差的绝对值来判别两个代码是否是语义克隆。本发明的主要思想是使用具有方向信息的Transformer‑encoder来改进现在的模型，现有的研究大部分仍然使用LSTM或GRU，但不适合并行计算，而且不能很好地关注到全局的信息。实验表明，本发明与现有技术相比，检测具有更高的F1值，且耗时较少。

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本发明公开了基于车路协同的紧急车辆信号交叉口车速引导系统，包括紧急车辆感知模块，非紧急车辆感知模块，车速引导模块和信号配时调整模块。紧急车辆感知模块与非紧急车辆感知模块为并行关系，紧急车辆感知模块获取到紧急车辆行驶信息后与非紧急车辆感知模块相互合作，将感知信息输入到车速引导模块和信号配时调整模块中，车速引导模块和信号配时模块并行计算，生成车速引导策略与信号配时策略，引导车辆通行。本发明在车路协同系统中，在到达交叉口与驶出交叉口时生成对应的车辆通行方案，能够避免车辆冲突，调整信号灯时间与交叉口车辆车速，通过交叉口非紧急车辆，紧急车辆与路侧智能设备的协同合作，达到紧急车辆优先快速通行的目的。

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本发明涉及一种基于跨模态对比注意力的医学报告自动生成的方法，具体分为编码和解码两个阶段，编码阶段包含三个子模块：视觉注意力模块VAM、视觉对比注意力模块VCAM和跨模态注意力模块CAM，其中，VAM提取输入图像的视觉特征；另外，通过对比当前图像和过往相似案例图像之间的视觉差异性和相似性：VCAM利用差异性引导注意力模型关注当前图像独特的异常视觉区域；CMAM利用相似性引导注意力模型实现对过往相似案例报告中有效词的跨模态匹配。解码阶段由并行注意力模块PAM组成，并行计算编码阶段得到的编码特征来指导生成医学报告。本发明在自然语言评价指标和临床评价指标上做了充分实验，实验结果展示了所提出方法的有效性。

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针对聚类算法处理海量数据所存在的不足,提出基于Spark的K-means快速聚类算法的优化.使用形态学相似距离代替欧氏距离作为相似度测量标准来提高聚类准确率;通过最大距离(Max-distince)准则改进因初始聚类中心选取不当而造成的局部最优问题;为减少迭代过程中的冗余计算,利用数据集中点的位置信息与聚类质心的位置关系建立网格结构.综合肘部法则绘制误差平方和SSE-K的关系图确定K值,并在Spark实现SMGK-means(SparkMaxGridK-means)聚类算法.通过实验表明,SMGK-means算法不仅准确率平均提高了6.73％,而且在Spark分布式集群下表现出优秀的执行效率和并行计算能力.

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位置关系 形态学相似距离 最大距离

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