並行演算法實例

❶ 計算機科學國家重點實驗室（中國科學院軟體研究所）的研究領域

實驗室以國內外計算機科學技術領域提出的基本問題為背景，面向國家發展軟體產業和國家安全的戰略需求，開展計算機科學理論和軟體基礎研究。 計算機科學基礎理論與形式化方法：研究以並發、實時、混成、移動、概率等為主要行為特徵的復雜計算系統，建立和發展描述這些系統行為的數學模型理論（形式建模），以及描述這些系統性質的規范理論（形式規約），並研究如何自動或半自動地進行系統驗證（形式驗證）。研究基於網路結構的演算法及其復雜性理論，揭示網路新原理，建立網路計算新理論，並應用於網路安全性、健壯性、可控性及在網路智能搜索、網路預測等方面。 軟體系統原理及開發方法： 研究程序設計語言的基礎理論，探索軟體可靠性開發的新框架和新方法，研究面向各種並發程序的分析、驗證和測試方法，開發相應的輔助工具，並結合應用實例的研究，提高演算法及工具的效率和性能。研究基礎軟體核心技術，研製國產操作系統、中間件和資料庫，形成基礎軟體平台體系，實現我國基礎軟體產品的自主可控。突破高安全可信、國產軟硬體優化適配等操作系統核心關鍵技術；突破新一代中間件關鍵技術，為海雲計算和物聯網提供運行支撐；突破大規模分布式實時主動資料庫關鍵技術，開發分布式實時主動資料庫系統。 圖形圖像與人機交互： 研究動態復雜可視現象的高效圖形表達與繪制的理論和方法，面向實踐需求的復雜圖像處理方法和技術，復雜環境下人機交互的自然感知基礎理論和多通道整合方法，以及上下文感知的智能交互技術。 並行與分布計算及可信計算：研究數萬處理器的高可擴展並行演算法與應用軟體，異構的分布式硬體平台，海量數據處理與高性能模擬的計算耦合，以及相關的特徵理論、非規則網格、計算流體力學模擬等。研究可信計算與信息保障基礎理論、關鍵技術與系統、測評方法與工具，包括：可信計算體系結構、協議設計與分析、認證授權與網路信任、信息對抗與網路保障、可信資料庫與雲安全、可信系統的測評方法與工具等。 大數據及智能信息處理：研究多源異構大數據的表示方法、度量模型、語義理解機制，包括：大數據抽樣方法、異構特徵選擇、語義相似性計算模型及數據挖掘演算法；面向多知識源的語義Web本體集成模型及推理演算法；多源異構大數據的可視化方法；實時智能控制調度系統等。

❷ 大數據應用案例不可不看的7大領域

大數據應用案例不可不看的7大領域

在當前的互聯網領域，大數據的應用已經十分廣泛，尤其以企業為主，企業成為大數據應用的主體。大數據真能改變企業的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業開始利用大數據，我們每天都會看到大數據新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。
健康醫療 溫情暖意
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
未來的醫療片段：由「可穿戴設備」或其他終端收集到人體生理數據，自動傳入雲端，進行數據分析與處理，再將其結果發給醫生，後者給出診斷或康復建議。例如日常的健康監督、運動及飲食指導，或對高血壓、糖尿病等慢性病進行日常管理，甚至有望為每個人定製出自己的健康全紀錄。
智能交通 路路暢通
杭州誠道科技採用英特爾Apache Hadoop發行版，使得海量圖像和視頻數據不但實現了可靠和高性能的存儲，而且還能被大量的使用者快速地訪問和使用。浙江省某市可保存的歷史違法數據從3個月延長到24個月，從24億條過車數據中完成機動車的號牌精確查詢和行車軌跡查詢，僅需不到1秒的時間。
未來的交通片段：無人駕駛將釋放駕駛者的雙手，提前預知路況信息，並准確的控制車輛狀態。呆在駕駛倉中的人們將享受與家中相同的娛樂休閑體驗，車載應用盡在雲端。例如擋風玻璃，類似於手機屏幕，可實現多點觸摸、支持視頻通話，在玻璃上比劃幾下就能導航、顯示路況、查詢天氣和附近美食、閱讀電子書、回復郵件、互動游戲等等。
魅力體育 完美呈現
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
未來的體育片段：今後，比賽日將會帶給球迷們終身難忘的回憶。他們不僅能收到來自隊員為其量身定製的信息，還能夠通過手機支持的忠實度賬戶獲得購買特許權，甚至在去洗手間排隊的間隙都可以收到實時戰況;如果遇上有人情緒失控，球迷們還能通過手機立即報告，專人將會迅速呼叫保安人員，以保證比賽順利運行並提高賽場整體管理水平;你能想像從手機上投標賽後新聞發布會的座位嗎?或者在衣帽間外和球員照相?這些都將不再是夢想。
智慧教育 創新源泉
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
未來教育片段：未來個性化學習終端，將會更多的融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。
全面迎接金融大數據時代
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。
未來金融保險片段：通過大數據處理對個人信用信息的完善管理，公共機構能夠將風險降到最低，從而實現社會管理效率的最大化。
零售營銷 極致體驗
作為中國商務部重點扶持的最大零售企業之一，北京華聯集團通過部署Oracle 零售應用解決方案，以優化運營管理，進而提高商業敏捷性，並提升關鍵貨物、定價、存貨、供應鏈和交易流程的管理和實施。全面支持其旗下各項業務的不斷增長，包括大賣場、綜合超市、百貨公司以及商業地產等。
未來零售片段：當一位顧客踏進百貨店大門的一刻起，門店的店員可以在攜帶型設備上查詢這樣的消費者大數據，他們可以輕松的檢索消費者個人檔案，並從其最近的社交媒體信息中了解該顧客的近況，你就知道他/她的名字、身高、在店內及網上的支付記錄，甚至是他對生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准備好好過個假期還是為尋找一件適合她的晚禮服而煩惱著。
電信大數據異軍突起
北京信合運通科技有限公司選擇IBM PowerLinux平台作為信合大數據解決方案的基礎架構平台已在國內幫助十多家電信運營商完成了大數據和分析項目的實施，是電信行業最領先的獨立軟體開發商。
未來電信片段：電信運營商們可以利用大數據為自身的產品服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，並通過用戶偏好分析，及時、准確地進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的黏度;還可以通過大數據分析網路的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網路日誌，進行全網路優化，不斷提升網路質量和網路利用率;還可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速准確地確定公司的經營管理和市場競爭策略;
上述7個領域是大數據應用最多的領域，當然，隨著大數據技術的日益成熟，還會涌現出很多其他大數據應用領域，以及很多新的應用案例。

❸ 怎樣利用Java開發高性能

1、開發高性能Java程序的原則和方法：
決定一個Java程序性能的好壞，是多方面的因素，包括前期的系統結構設計、底層平台架構設計、應用開發中的代碼編寫以及技巧的使用，系統平台的軟體配置，系統平台的硬體性能等等。這里只給出代碼編寫方面的一些原則和方法。
相對於Java的其他方面，在性能領域Java飽受的非議可能最多。許多人認為，Java如果想更好的發展下去必須解決性能問題。然而真正的事實是Java在編譯器、JVM以及運行期優化方面確實在不斷的進步，Java正在運行的越來越快。實際上很多的性能問題，是由於設計不佳引起的，與Java本身並無關系。在拙劣的設計和編碼面前，無論你使用多少運行期優化，無論你的編譯技術多麼先進，無論你的硬體平台性能多麼強大，最後的代碼運行依然低效。
同樣無論運行期優化技術、編譯技術以及硬體平台多麼強大，運用一些已被驗證對Java運行性能有益的技術，總是能獲得非常好的收益。
優化程序代碼的注意事項：
1.除非必須優化，否則不要輕易改動；
2.改動之後要進行仔細的測試；
3.在各個JVM產品中，優化的方式是有區別的；
2、高性能Java的編碼原則：
（1）、先把焦點放在設計、數據結構和演算法身上；
（2）、不要依賴於編譯器編譯期優化技術，正確理解運行期代碼優化技術以及正確使用運行期代碼優化；
（3）、使用StringBuffer類完成字元串連接；
（4）、將對象創建成本降至最低，即盡量創建輕量級對象；
1、合理設計對象大小
2、合理設計類的繼承深度
3、類的構造函數要短小精幹
4、不要創建非必要的對象
5、將對象的創建拖延到最後一刻，即延遲載入技術
6、可能的話要自己實現一個對象緩沖管理池，將對象的創建與回收控制在一個合理的范圍內
（5）、降低同步化帶來的影響；
1、合理識別是否一定要使用同步控制，盡量從設計上避免
2、注意控制同步代碼范圍，避免對線程活躍度造成影響
3、合理使用鎖變數，做到線程分離，提高程序並發度，更進一步提高程序吞吐量
4、用於鎖變數的對象不宜過多，當要使用多個對象作為鎖變數時，一定要確保在代碼中自始自終按照同樣的順序鎖定它們，否則可能導致死鎖
（6）、盡可能使用Stack變數和基本類型完成必要的任務；
（7）、使用static、final、private方法以促成inlining；
（8）、實例變數初始化一次就好；（即一定義就會有一個初始值，下面不需要再進行一次初始化）
（9）、集群類對象的處理；
（10）、盡可能重用對象；（11）、使用延遲載入技術；

❹ matlab神經網路43個案例分析 百度雲搜索

共有43章，內容涵蓋常見的神經網路(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相關智能演算法(SVM、決策樹、隨機森林、極限學習機等)。同時，部分章節也涉及了常見的優化演算法(遺傳演算法、蟻群演算法等)與神經網路的結合問題。此外，本書還介紹了MATLABR2012b中神經網路工具箱的新增功能與特性，如神經網路並行計算、定製神經網路、神經網路高效編程等。