支持推测多线程的扩展多核模拟器Prophet+

推测多线程技术是软硬件协同开发非规则应用程序的线程级并行性的有效方法.通过体系结构对推测并行执行模式的支持,编译器产生推测多线程目标代码实现自动并行化加速.文中针对硬件平台如何有效支持程序运行过程的分析及测试,提出了一种支持推测并行执行模式的超标量流水线结构和一种基于独立栈的运行时内存空间管理方法.通过对Prophet模拟器扩展实现,并经Olden基准程序测试表明,扩展后的Prophet+在保持Prophet模拟器性能的前提下,提高了模拟器的精度和灵活性.     

Bernstein-Vazirani算法的腔QED实现

基于阶梯形三能级原子与经典和量子腔场之间的共振相互作用,提出了一个在腔量子电动力学系统中实现Bernstein-Vazirani算法的方案.     

变截面连续箱梁活荷载内力增大系数计算

为研究变截面连续箱梁在非对称荷载作用下的受力特性,将连续梁的各支座当作铰支,采用差分方法计算变截面连续梁各跨的抗弯惯矩修正系数;将连续梁的每跨两端当成固定端,计算变截面连续箱梁桥的抗扭惯矩修正系数;沿梁宽将桥分为8等分,画出9个梁位的影响线,按照可能布置的车道数分别布载,最终计算出各车道数对应的内力增大系数,并考虑按现...     

Al65Cu20Fe15准晶颗粒/Al基复合材料在热压过程中的组织变化

利用透射电子显微镜(TEM)、电子探针、X射线衍射仪等微观分析技术，研究了Al65Cu20Fe15准晶颗粒／Al基复合材料在不同热压工艺条件下的显微组织结构，以探明组织结构的变化对该新型复合材料性能的影响．结果表明，在热压扩散相变过程中，随热压温度的升高，准晶相中首先产生大量的微畴缺陷，某些方向上原子呈周期性排列，最后，转变为ω-Al7Cu2Fe晶体相．热压时间和颗粒体积分数对颗粒的组织结构影响不明显．     

一种求解欧拉方程的高精度数值格式

为了优化加权本质无振荡(weighted essentially non-oscillatory,WENO)格式在流体力学中的计算性能,在WENO-JS格式和WENO-M格式加权方法研究分析的基础上,基于广义不可分差分算子推导出新局部光滑因子,构造出WENO-NS格式.将总能对流迎风和分压(E-CUSP)格式与七阶WE...     

一种耐盐保水剂的制备及其性能研究

采用水溶液聚合法,以N,N′-亚甲基双丙烯酰胺为交联剂,过硫酸铵为氧化还原引发剂,乙二胺四乙酸为螯合添加剂,丙烯酰胺和部分中和的丙烯酸为单体,制成用于荒漠化防治的交联型耐盐高吸水树脂,研究了交联剂、螯合剂、氧化还原引发剂及中和度等对该高吸水树脂的吸水性和吸盐性的影响。结果表明:使用EDTA作为螯合添加剂,树脂的吸收率有明显提高,吸水(自来水)率和吸盐率分别达到900 g/g和190 g/g以上;改变交联剂、氧化-还原引发剂用量能提高树脂的吸盐性;中和度对树脂的吸水性有一定影响,但对吸盐性没有明显影响。     

新疆东准噶尔小石头泉前寒武纪变质岩的Sm-Nd等时线年龄证据

对于准噶尔地块基底的特征,长期以来一直存在争论.一些学者基于重力和磁力异常等地球物理资料,推断准噶尔地块底部存在前寒武纪基性超基性杂岩。但由于长期以来在准噶尔盆地周边既未发现古老的地质实体,又缺乏同位素年龄证据,另一些学者则认为准噶尔地块可能只具有古生代洋壳基底。 近年来,在东准噶尔清水泉和卡姆斯特的阿勒安道群中,发现了晚震旦早寒武世小壳化石群分子,其中多种化石分子(如:Pylocorpus,Reticnlafopora,Asteropyla等)已见于华南、秦岭的震旦寒武系界线层位上。此外,在小柳沟荒草坡群下部浅肉红色花岗片麻岩中,还获得了单颗粒锆石铅同位素蒸发法年龄1908 Ma~(3))。这些结果仅表明,东准噶尔有存在前寒武纪基底的可能性。因此,在准噶尔盆地周边造山带寻找和确定是否有前寒武纪地质体出露,是目前研究中的关键。本文所提出的东准噶尔小石头泉变质岩的Sm-Nd等时线年龄研究结果,将对准噶尔地块基底时代的研究提供进一步依据。     

基于信息系统整合的高校协同电子商务研究

高校管理数字化信息是当前高校改革的重要任务。引入企业管理理念和系统,整合学校内外资源和系统的学校协同电子商务将促进高校数字化信息化建设,服务于高校发展和改革。     

Ecospace模型及其在海洋保护区评估中的应用

设立海洋保护区（MPAs）是一种限制海洋资源开发程度、保护海洋资源和改善海洋环境的有效管理工具。建模研究在MPAs效益评估和MPAs设计上具有重要作用。根据近年来国际上有关MPAs建模研究进展,本文重点阐述Ecospace模型的建模原理、步骤及其在MPAs效益评估中的应用,并说明了其存在的问题和发展趋势。     

OIF Elman神经网络在股市综合指数预测中的应用

利用具有动态反馈机制的OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)人工神经网络模型对股市的综合指数进行预测,为股票市场的建模及预测提供了一种新的技术和方法。实验模拟结果表明,OIF Elman网络具有极佳的逼近性能,预测数据与实际数据基本吻合,因此,OIF Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的预测潜能和广泛的应用前景。