算法并行化

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算法并行化在基于深度学习的多模态数据处理中的探索
《信息产业报道》2025年第1期0116-0118,共3页毛新颜 
算法并行化在深度学习领域,尤其是多模态数据处理中的应用,展现出显著的性能提升。通过探索并行计算的多种策略,包括数据并行和模型并行,该研究探讨了如何有效加速处理具有不同模态特征的复杂数据集。在实验中,通过优化架构设计和资源...
关键词：并行计算 深度学习 多模态数据 算法并行化 
p-DOT模型在大数据环境下的并行计算性能研究与优化策略
《电脑与电信》2024年第12期64-68,共5页张宝燕 
评估p-DOT模型在大数据环境下的并行计算性能,并探究优化策略对提升处理效率的影响。通过构建高性能计算集群,采用BigData-pDOT数据集对p-DOT模型进行处理效率和并行计算性能测试。实验设计了不同规模数据集和不同数量工作节点,同时,引...
关键词：大数据 并行计算 p-DOT模型 算法并行化优化 
基于知识图谱的医疗问答系统设计及算法并行化
《科技与创新》2023年第5期22-24,共3页蔡宇翔 王佳斌 郑天华 
为了解决现如今网络问诊中存在的一些问题,提高用户的体验,使用Spark计算框架,设计了一个基于知识图谱的医疗领域问答系统。首先对专业医学知识网站进行数据的爬取以及处理,使用Neo4j图数据库进行数据的存储。再基于相似度计算的方法进...
关键词：SPARK 知识图谱 问答系统 意图识别 
云环境下K-means算法的并行化研究被引量：1
《电子技术与软件工程》2022年第17期217-220,共4页胡珊 
广州工商学院校级教材建设项目“大学计算机应用基础”(项目编号:2021JC-02)。
本文以K-means算法为主要研究对象,着重对云环境下K-means算法的并行化进行了研究和分析。在计算机信息技术出现并不断发展的背景下,以计算机系统为基础的各种算法程序逐渐被应用到各个行业和领域的生产经营过程中。K-means算法是最为...
关键词：云环境 K-MEANS算法 算法并行化 
Kirsch算子地质图像边缘检测算法并行化研究被引量：4
《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》2021年第1期54-60,68,共8页田宸玮 王雪纯 杨嘉能 钱育蓉 
国家自然科学基金(61966035);国家自然科学基金联合基金-重点项目(U1803261);新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目(2020E01023)。
针对大尺寸地质图像边缘检测算法计算密集和数据密集的特性,为提高地质图像边缘检测算法的计算效率,提出一种自适应阈值的Kirsch算子的边缘检测算法.从传统算法层面,通过减少运算次数以及针对阈值设定随机性较大的问题提出自适应阈值的...
关键词：边缘检测 KIRSCH算子 并行计算 地质图像 统一计算设备架构 
供水系统震后水力分析算法并行化研究被引量：1
《华中科技大学学报（自然科学版）》2020年第12期121-126,共6页龙立 贺金川 郑山锁 周炎 
国家重点研发计划资助项目(2019YFC1509302);国家自然科学基金资助项目(51678475);西安市科技计划项目(2019113813CXSF016SF026);陕西省教育厅产业化项目(18JC020)。
为了适应大规模供水系统震后水力分析的需求,提出了基于中央处理单元-图形处理单元(CPU-GPU)异构计算的供水系统震后水力分析算法.该算法结合对称逐次超松弛-近似逆预处理(SSOR-AI)和共轭梯度法(CG)求解线性方程组,其中CPU负责供水管网...
关键词：水管道系统 震后水力分析 并行计算 牛顿-拉夫森法 共轭梯度法 
大规模时间序列分析框架的研究与实现被引量：11
《计算机学报》2020年第7期1279-1292,共14页滕飞 黄齐川 李天瑞 王晨 田春华 
国家重点研发计划项目(2018YFB1701502);四川省科技计划(2019YJ0214)资助.
工业互联时代,每天数以亿计的传感器源源不断生成时间序列,用以记录工业设备的温度、振动、压力、曲度和张力等参数.如何从这些非结构化的时间序列中挖掘出有价值信息,并运用于状态监测、故障诊断和控制决策,引起了广泛的关注和研究.随...
关键词：时间序列 算法并行化 近似解 分治 SPARK 
基于MapReduce的模糊K-means算法并行化研究被引量：1
《计算机与数字工程》2020年第7期1564-1567,1765,共5页杨延庆 袁华兵 
陕西省青年科学基金项目(编号:71701160);西安医学院教学改革研究项目(编号:2018JG-07)资助。
模糊K-means算法是一种能够定量地确定事物亲属关系的软聚类算法,由于该算法在大规模数据的分析和处理中存在的不足,因此提出一种基于MapReduce模型的并行化实现。首先在Map函数的输出传递给其他节点的Reduce函数之前,改进Combine函数设...
关键词：模糊K-means MAPREDUCE模型 Combine函数 HADOOP平台 
基于Hadoop平台的K-means聚类算法并行化改进研究
《玉林师范学院学报》2020年第3期90-96,共7页禤世丽 刘建明 
2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升资助项目(2019KY0609);2017年广西高校中青年教师科研基础能力提升资助项目(2017KY0540)
K-means聚类算法是常用于处理大数据的算法之一,与其它算法相比,其具有明显的优势,但K-means聚类算法也具有易于陷入局部最优且对初始聚类中心敏感的缺点。随着大数据时代的到来,传统的K-means聚类算法已无法满足需求。因此,需要更高效...
关键词：HADOOP K-MEANS 聚类算法 FCM算法 
基于Hadoop平台FP-Growth算法并行化研究与实现被引量：4
《宁夏大学学报（自然科学版）》2020年第1期69-74,共6页戴伟敏 
福建省教育厅中青年教师科研基金资助项目(JT180726)。
针对FP-Growth算法在大规模数据环境下存在挖掘效率低和占用内存大等问题,提出在分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式下实现FP-Growth算法并行化处理.结果表明,在相同数据量下,通过负载均衡的并行化FP-Growth算法,加速比呈线性增大...
关键词：HADOOP MAPREDUCE FP-Grwoth算法 负载均衡 
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