基于多核平台并行K-Medoids算法研究.pdf
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基于多核DSP的钢管条码并行识别算法的研究与实现的中期报告.docx
基于多核DSP的钢管条码并行识别算法的研究与实现的中期报告
尊敬的评审专家、各位老师：
您好！我是XXX，目前从事的课题为“基于多核DSP的钢管条码并行识别算法的研究与实现”。在此，我向各位老师汇报我的中期进展情况。
一、研究背景与意义
钢管条码识别是指在钢管生产线上，通过扫描钢管表面的条码信息以达到检测质量、控制生产等目的的一类技术。传统的条码识别方法往往依赖于电脑图像处理的方法，由于图像数据量大、处理速度慢，受计算机性能和算法影响较大，因此不太适用于现代工业生产线上的高效自动化生产流程，需要更快、更可靠、更高效的识别方法。
基于多核DSP（数字信号处理器）的条码识别方法，是一种高效的、可靠
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基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告.docx
基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告
Loeffler算法是一种归纳使用DIF（分离输入FFT）和DIT（分离输出FFT）的算法，它在FFT运算中得到广泛应用。尽管Loeffler算法在一些应用中速度较快，但它仍然有着不足之处，如：基于串联的递归姿势，容易导致不稳定操作，速度慢等等。
由此，对于Loeffler算法，如何进行优化是非常必要的问题。一种可行的优化方案是多核并行。本文将综述基于多核的Loeffler算法的并行优化及其实现。
一、并行方案
多核并行是一种高效的优化方法，它可以提高FFT算法的计算能力。在多核并行下，拆分FFT算法可以充分利用多个核的计算能力，提高运
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一种基于CF树的k唱medoids聚类算法.pdf
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多核论文基于多核平台的大规模地形模型并行绘制.doc
多核论文：基于多核平台的大规模地形模型并行绘制
【中文摘要】在图形学领域,如虚拟现实、三维游戏、军事仿真模拟、影视特技等,多核平台的应用还刚刚展开。三维大规模场景实时绘制和渲染在图形学领域是非常重要的研究内容,因此该领域中广为使用的大规模森林地形模型初始化绘制过程有广泛的研究价值。同时随着主流芯片厂商的大力推广,多核处理器已经越来越普及,串行程序设计方法也不能充分利用多核CPU的资源,因此多线程程序设计思想已成为软件开发面临的重要问题。研究工作主要内容包括以下两个方面:首先结合多核平台的并行程序设计思想和三维山地森林漫游场景绘制程序,分析了OGRE引擎第三方插件PagedGeometry的一个
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基于神威平台的多粒度序列比对并行算法研究.docx
基于神威平台的多粒度序列比对并行算法研究
一、引言
随着生物信息学和基因组学的快速发展，多粒度序列比对技术已经成为基因测序、变异检测和基因组装配等领域的核心技术。由于生物序列数据的规模巨大且增长迅速，如何高效地实现多粒度序列比对成为一个重要的研究课题。近年来，神威系列计算机的推出为我国在高性能计算领域的发展提供了新的机遇。本文基于神威平台，研究多粒度序列比对并行算法，旨在提高序列比对的效率与准确性。
二、神威平台概述
神威平台是一款由我国自主研发的高性能计算机系统，其具备强大的计算能力和良好的可扩展性。在生物信息学领域，神威平台为大规模序列比对提供了良好的计算环境。本文所研究的并行算法将充分利
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多核并行技术论文基于任务并行策略的多核程序优化研究.doc
多核并行技术论文：基于任务并行策略的多核程序优化研究
【中文摘要】随着多核处理器的普及,如何有效利用多核处理器资源,成为了并行计算领域的研究热点。现在很多应用程序都是在单核单线程环境下开发的,在多核环境下还是以单线程形式执行,导致了多核资源的浪费。为了能够充分发挥多核潜力,提升应用程序的性能。本文在深入分析多核并行技术的前提下,研究了基于任务并行策略的多核程序优化技术。任务并行的优势在于它是轻量级的组件,调度任务的开销要比调度进程和线程的开销小。通过研究Intel线程构
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基于多核处理器的H.264并行编码算法的设计与实现的开题报告.docx
基于多核处理器的H.264并行编码算法的设计与实现的开题报告
1.研究背景
随着多核处理器技术的快速发展，通过并行编程技术实现H.264视频编码的并行化已成为一种可行的方法。多核处理器并行化编码算法可以大大提高视频编码效率，同时保证更高的视频质量和更低的功率消耗。因此，本文旨在研究基于多核处理器的H.264并行编码算法的设计与实现。
2.研究目的
本文将通过以下研究目的实现对基于多核处理器的H.264并行编码算法的设计与实现的深入探讨：
(1)研究多核处理器的编程模型和编程工具。
(2)细致地分析H.264码流数据结构和编码流程，以确定并行化策略和算法细节。
(3)设计并实现基于多核处理器的H
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基于多核处理器的H.264并行编码算法的设计与实现的中期报告.docx
基于多核处理器的H.264并行编码算法的设计与实现的中期报告
一、研究背景
随着数字视频的广泛应用，视频编码技术也越来越成熟。H.264是当前最先进的视频编码标准之一，它不仅可以提供高品质的视频编码效果，还可以在有限的带宽和存储空间下实现更高的压缩比率。
然而，H.264编码算法的复杂性意味着它需要处理大量的计算和存储开销，这种计算密集型的操作对于单个处理器而言是非常耗时的。因此，利用多核处理器的并行计算能力可以有效地提高H.264编码的效率和速度。
二、研究目的
本课题旨在研究基于多核处理器的H.264并行编码算法，并实现一个具有高性能和高压缩比的视频编码器。具体目标如下：
1.理解H.26
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基于Hadoop平台的FCM算法并行化设计.pptx
基于Hadoop平台的FCM算法并行化设计汇报人：2024-01-08
CATALOGUE目录FCM算法简介Hadoop平台介绍FCM算法的并行化设计基于Hadoop平台的FCM算法并行化实现性能评估与优化结论与展望
01FCM算法简介
FCM算法的基本概念模糊C-均值（FuzzyC-Means，FCM）算法是一种基于模糊逻辑的聚类分析方法，通过引入模糊隶属度矩阵来描述数据点属于各个簇的不确定性。FCM算法的目标是使所有数据点的模糊隶属度之和最小，同时满足聚类中心和模糊隶属度矩阵的约束条件。
数据挖掘FCM算法广泛应用于数据挖掘领域，用于发现数据集中的隐藏模式和簇结构。图像处理FCM算法在图像
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基于异构多核处理器的EDZL调度算法研究.pdf
中文摘要
为了提高实时系统的性能，出现了异构非对称多处理器。异构非对称多处理器
体系结构允许系统更好的匹配计算资源，以满足每个应用程序的需求和动态工作负
载。只有在操作系统级别上实现适当的任务调度和任务分配方法，才能充分提升系
统性能和降低功耗。对多核处理器调度算法的研究比在单核处理器上更具有挑战性。
本文基于异构多处理器EDZL调度算法，深入研究了非零松弛最高优先级任务的处
理器分配策略，提出了两种异构多核处理器调度算法，通过有效的可调度性分析以
及对比实验，证明本文提出的这两种调度算法具有一定的优越性
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基于异构多核处理器的EDZL调度算法研究.docx
基于异构多核处理器的EDZL调度算法研究
一、引言
随着计算技术的快速发展，异构多核处理器已经成为高性能计算系统的核心组成部分。然而，如何有效地管理和调度这些复杂的处理器资源，以提高计算效率和响应速度，一直是计算机科学领域的重要研究课题。本文针对这一问题，提出了一种基于异构多核处理器的EDZL（EfficientDynamicandZonalLoad-balancing）调度算法，旨在通过动态和区域化的负载均衡策略，实现高效的计算资源分配和任务调度。
二、异构多核处理器概述
异构多核处理器是一种集成了多种不同类型处理核心的处理器架构。这些处理核心在性能、功耗、功能等方面存在差异，因此需要根据具
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《基于MapReduce模型的并行Apriori算法研究》.docx
《基于MapReduce模型的并行Apriori算法研究》
一、引言
随着大数据时代的来临，数据挖掘和数据分析的重要性日益凸显。频繁项集挖掘作为数据挖掘的一个重要组成部分，其效率直接影响着整个数据挖掘过程。Apriori算法作为频繁项集挖掘的经典算法，其性能在处理大规模数据时面临巨大挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于MapReduce模型的并行Apriori算法，旨在提高算法的处理效率和准确性。
二、Apriori算法概述
Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的关联规则学习算法。其核心思想是通过寻找数据集中的频繁项集来生成关联规则。然而，传统的Apriori算法在处理大规模数据时，
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基于Spark的层次聚类算法的并行化研究.pptx
基于Spark的层次聚类算法的并行化研究;;;聚类分析的重要性;;;;;;;;基于任务划分的并行化策略;;;;实验环境;;;;;;;;研究结论：本研究成功实现了基于Spark的层次聚类算法的并行化，显著提高了算法的处理速度和可扩展性。通过对比实验，验证了并行化后的算法在大数据处理上的优越性和高效性。;;;;THANKS
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基于众核平台的AVS并行编码算法研究与应用的中期报告.docx
基于众核平台的AVS并行编码算法研究与应用的中期报告
一、研究背景
随着数字视音频技术的飞速发展，高清视频的编码成为人们关注的焦点。音视频压缩编码标准(AVS)作为中国自主知识产权的数字视频压缩编码标准，已经被广泛采用。为了满足随着高清视频应用的增长，日益增长的编码计算需求，研究基于众核平台的并行编码算法成为了迫切的需求。
二、研究内容
本次研究旨在基于众核平台研究AVS并行编码算法，并将其应用于高清视频的压缩编码。具体包括以下内容：
1、研究AVS编码的算法原理和流程；
2、分析AVS编码中的瓶颈环节和计算密集型算法；
3、研究基于CUDA平台的AVS并行编码算法实现；
4、评估和优化算法性
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基于多核PC集群的并行绘制系统研究与实现的中期报告.docx
基于多核PC集群的并行绘制系统研究与实现的中期报告
首先，本项目旨在研究和实现一种基于多核PC集群的并行绘制系统，以提高绘制大规模场景时的效率和速度。项目的研究重点在于如何有效地使用多核处理器和分布式计算技术，将场景的绘制任务分发到多个节点上并行地进行计算和渲染，最终将绘制结果整合成一个完整的图像。
在项目的前期工作中，我们主要对现有的绘制系统进行了研究和调研，了解了目前已有的并行绘制系统的实现方式、优缺点以及应用场景。在此基础上，我们制定了该项目的具体实现策略和技术路线，包括使用MPI进行进程间通信、使用OpenMP进行共享内存并行化、使用OpenGL进行图像渲染等。
目前，我们已经完成了系