基于GPU加速的全源对最短路径并行算法

针对最短路径算法处理大规模数据集低效的问题，提出了基于图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）加速的全源对最短路径并行算法.首先通过优化矩阵乘法算法实现了在工作组内和组间进行并行运算数据，然后减少了非规则行造成的工作项分支，最后降低了工作项对邻接矩阵计算条带存储资源的访问延时.实验结果表明，与基于AMD Ryzen5 1600X CPU的串行算法、基于开放多处理（Open Multi-Processing, OpenMP）并行算法和基于统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA）并行算法相比，最短路径并行算法在开放式计算语言（Open Computing Language, OpenCL）架构下NVIDIA GeForce GTX 1 070计算平台上分别获得了196.35、36.76和2.25倍的加速比，验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.     

基于UML-Java类的软件产品复杂性度量研究

如何提高软件的质量始终是软件工程领域研究的重要方向.软件开发的成本、进度和潜伏的错误数量都与复杂度有密切的关联.由于OOA和OOD被广泛运用,度量面向对象的软件复杂性成为必然的需求.UML类图描述了系统中的类及其相互之间的各种静态关系,为了对UML类图提供客观的评价,提出了一种基于UML类图针对Java工具语言从不同侧面来评价一个类图复杂性的方法,并用W eyuker提出的复杂性度量的评价标准对其进行了评价.     

咪唑-1-乙酸-2,2＇-联吡啶-铜配合物的合成及表征

溶剂热法合成了一种新的铜配合物,该配合物属于单斜晶系（Monoclinic）,P2（1）/n空间群,a=11.1971（14）（A）,b=7.8693（10）（A）,c=21.101（3）（A）,α=90°,β=91.2420（10）°,γ=90°,V=1858.9（4）（A）3,Z=4,每个铜离子分别与来自两个咪唑分子上的氮原子和氧原子形成螯合结构,与2,2＇-联吡啶的两个氮原子,同时还与另一个氯离子,形成了一个变形的五面体结构,此外,游离水,咪唑分子上的另一个氮原子与氢原子形成氢键,参与了配合物的空间连接.     

面向CPU+GPU异构计算的SIFT

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.     

基于位置的参与式感知服务

以共享为核心理念,探索一种新型的可扩展的LBS——基于位置的参与式感知服务(LBPSS),用于解决当前LBS系统POI更新缓慢、数据采集困难以及用户黏性小等问题。详细设计了LBPSS系统的架构,并分析LBPSS相比于LBS的优势及特点。针对LBPSS的具体实现问题,提出隐私保护、参与激励机制、数据可信验证、数据挖掘和数据可视化五项关键技术。LBPSS用户能够基于位置提供数据同时获取数据及服务,实现更多类型数据的采集与数据共享利用。最后结合ArcGIS Server和Android平台实现LBPSS在空气质量监控中的应用,验证LBPSS的可行性和有效性。     

网格化工商业市场监管系统设计与实现

介绍网格化工商市场监管系统的设计,采用分布式数据库结构,C/S与B/S相结合,实现了对企业监管的网格化、分级式管理,包括企业注册登记、企业信用等级监管、用户投诉与审核、企业荣誉与处罚等功能.     

自压管道输水灌溉技术在节水灌溉工程中的应用

自压输水管道灌溉技术是一种有效的节水灌溉措施,具有节水、节能、省地、省工、输水便捷、适应性强等特点,目前在我国平原井灌区应用较为普遍。本文结合日照市岚山区黄墩镇下大峪节水灌溉工程设计,对自流灌区的技术进行了探讨,并与渠道防渗灌溉技术进行比较,提出了自压管道输水技术在节水灌溉工程中的应用时应注意的问题。     

卫星电视接收信息管理系统（IMS）

本文开发的信息，能快速，准确，完整，方便地向卫星地面站提供接收大多数亚太地区广播通信卫星时所需的技术参数，并具有较完整的，人机界面友好的菜单管理。     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

CPU+GPU异构并行的矩阵转置算法研究

针对当前算法优化研究一般局限于单一硬件平台、很难实现在不同平台上高效运行的问题,利用图形处理器(GPU)提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的矩阵转置并行算法.通过矩阵子块粗粒度并行、矩阵元素细粒度并行、工作项与数据的空间映射和本地存储器优化方法的应用,使矩阵转置算法在GPU计算平台上的性能提高了12倍.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,矩阵转置并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了12.26,2.23和1.50的加速比.该算法不仅性能高,而且实现了在不同计算平台间的性能移植.