追踪下一代高性能计算机前沿热点

高性能计算机发展现状全球超级计算机500强:高性能计算机的缩影全球超级计算机500强是高性能计算机领域的权威性评测结果,虽然不是所有的高性能计算机都参加TOP500的评测,LINPACK测试程序也不能代表所有实际的高性能计算应用特征,但TOP500排名一直是高性能计算机发展现状的缩影。事实上,高性能计算机体系结构的发展正处于一个技术发展S曲线的平滑期,上一次结构变革带来的发展动力已经趋向平缓和成熟,而下一波技术突破正在酝酿之中,这一次变革很可能比上一次更为激烈。2004年,仍会有基于传统技术的更高性能的系统推出,如美国的ASCIP…     

论大学生挫折承受力的培养

当今时代充满着竞争、挑战和风险，大学生在学习、人际关系、社会期待和择业就业等方方面面都会产生这样那样的挫折感。因此，如何引导大学生正确认识挫折，帮助他们改善挫折情境，培养他们的心理承受力，是提高大学生心理素质的关键。     

无耗散介观电感电容共同耦合电路的量子化

由无耗散介观电感、电容共同耦合的双网孔电路具有电荷和电流双运动耦合的哈密顿出发，讨论无耗散介观电感、电容共同耦合电路的量子化方案，在此基础上进一步讨论两种特殊情况．     

|f(x)|不定积分的一种求法

用符号函数和 f(x)的原函数表达 | f(x) |的不定积分 .     

离散时变系统迭代域最优学习控制

针对线性时变离散系统，首次提出并研究了迭代域内线性二次型最优迭代学习控制问题。所得到的迭代学习控制方法在迭代域内是保性能最优的，其学习率不需主观选取，学习速度可通过改变性能矩阵参数进行调节。     

具有紧急消息的航电总线Petri网建模与性能分析

在航空电子综合化系统的设计过程中，总线系统的性能指标与整个航电系统的总体指标有着密切的关系。给出了一套完整的基于确定与随机Petri网的综合航电总线系统的性能评价的模型和算法。通过对总线系统的确定与随机Petri网模型的求解，给出了具有紧急消息的总线系统的两个重要性能指标总线负载、延迟时间，通过对性能曲线的分析，可以为综合航电系统的设计和完善提供重要的理论依据。     

通用雷达装备模拟训练系统及其关键技术研究

针对当前模拟训练系统功能单一、型号专用、开发效率低、水平参差不齐等问题，提出了基于PLSE（Product Line Software Engineering）理论的仿真平台概念、通用雷达装备全任务模拟训练系统概念和面向领域的研究方法。建立了外观模型、机理模型、人机交互模型、训练评估模型和系统结构模型的模拟训练系统模型体系，基于此提出了模拟训练系统的四种典型模式。攻克了全任务模拟训练系统研发中的四项关键技术：①提出并实现了面向维修案例的故障建模、仿真和评估方法；②采用USB（Universal Serial Bus）技术建立了基于实装专用部件的人机交互设备通用设计方法；③应用分布仿真高层体系结构HLA／RTI解决了模拟训练系统中的紧耦合交互问题；④建立了基于组件技术的模型规范和软件体系结构，实现组合式的仿真应用构建模式。最后介绍了针对通用雷达装备领域构建的仿真平台和一种虚拟式全任务模拟训练系统。     

HLA RTI数据描述码扩展

为高层体系结构(High Level Architecture，HLA)运行支撑环境(Run—Time Infrastructure，RTI)引入一个新的扩展，该扩展使用数据描述码在消息上附加特征属性，使RTI能够对数据应用更丰富的使用策略。文章第1、2部分提出了基于数据描述码过滤数据，以及构建HLA仿真系统面向方面框架(Aspect Oriented Framework，AOF)的技术，第3、4部分详细说明了数据描述码扩展和实验原型的设计。数据描述码扩展可用于提高仿真系统的运行效率，改进大规模HLA仿真系统的架构设计，并且不改变RTI和联邦成员的编程接口。     

移动计算中的视频应用技术研究(下)

(接上期) 4.3移动视频系统中的容错和错误恢复机制 在模拟图像通信中,图像内容是在一个专门的信道上以连续波的形式传输的.例如,在模拟TV中,一路固定的6MHz的信道只适合传输一路调制音视频信号.在信道环境有所下降的情况下,接收到的图像噪声会明显增多.在信道性能大大下降的情况下,图像失真严重,甚至消失,但图像的消失在时间上只是局部的,因为模拟信号的传输是无记忆的.而在数字图像通信中,资源的使用在很大程度上是不同的.通常内容被分成较小的单元,如像素块,然后进行压缩编码,最后发送到固定或可变容量的信道上.对于固定容量信道,如具有56kb/s调制解调器的普通老式电话业务(POTS)线路,综合业务数字网(ISDN)线路或无线局域网等,为了能够获得最好的图像质量,一定要选取与信道特性相匹配的压缩方案和比特速率.然而,即使信道的容量超过所需比特率,信道误码也会严重降低整个系统的性能.由于大部分数字图像压缩方法是有记忆的,信道误码的影响比在模拟方式时更加严重.这种作用的结果不再是局部的,可能在时域和空域上会产生扩散.     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.