并行算法实例

❶ 计算机科学国家重点实验室（中国科学院软件研究所）的研究领域

实验室以国内外计算机科学技术领域提出的基本问题为背景，面向国家发展软件产业和国家安全的战略需求，开展计算机科学理论和软件基础研究。 计算机科学基础理论与形式化方法：研究以并发、实时、混成、移动、概率等为主要行为特征的复杂计算系统，建立和发展描述这些系统行为的数学模型理论（形式建模），以及描述这些系统性质的规范理论（形式规约），并研究如何自动或半自动地进行系统验证（形式验证）。研究基于网络结构的算法及其复杂性理论，揭示网络新原理，建立网络计算新理论，并应用于网络安全性、健壮性、可控性及在网络智能搜索、网络预测等方面。 软件系统原理及开发方法： 研究程序设计语言的基础理论，探索软件可靠性开发的新框架和新方法，研究面向各种并发程序的分析、验证和测试方法，开发相应的辅助工具，并结合应用实例的研究，提高算法及工具的效率和性能。研究基础软件核心技术，研制国产操作系统、中间件和数据库，形成基础软件平台体系，实现我国基础软件产品的自主可控。突破高安全可信、国产软硬件优化适配等操作系统核心关键技术；突破新一代中间件关键技术，为海云计算和物联网提供运行支撑；突破大规模分布式实时主动数据库关键技术，开发分布式实时主动数据库系统。 图形图像与人机交互： 研究动态复杂可视现象的高效图形表达与绘制的理论和方法，面向实践需求的复杂图像处理方法和技术，复杂环境下人机交互的自然感知基础理论和多通道整合方法，以及上下文感知的智能交互技术。 并行与分布计算及可信计算：研究数万处理器的高可扩展并行算法与应用软件，异构的分布式硬件平台，海量数据处理与高性能仿真的计算耦合，以及相关的特征理论、非规则网格、计算流体力学仿真等。研究可信计算与信息保障基础理论、关键技术与系统、测评方法与工具，包括：可信计算体系结构、协议设计与分析、认证授权与网络信任、信息对抗与网络保障、可信数据库与云安全、可信系统的测评方法与工具等。 大数据及智能信息处理：研究多源异构大数据的表示方法、度量模型、语义理解机制，包括：大数据抽样方法、异构特征选择、语义相似性计算模型及数据挖掘算法；面向多知识源的语义Web本体集成模型及推理算法；多源异构大数据的可视化方法；实时智能控制调度系统等。

❷ 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。

❸ 怎样利用Java开发高性能

1、开发高性能Java程序的原则和方法：
决定一个Java程序性能的好坏，是多方面的因素，包括前期的系统结构设计、底层平台架构设计、应用开发中的代码编写以及技巧的使用，系统平台的软件配置，系统平台的硬件性能等等。这里只给出代码编写方面的一些原则和方法。
相对于Java的其他方面，在性能领域Java饱受的非议可能最多。许多人认为，Java如果想更好的发展下去必须解决性能问题。然而真正的事实是Java在编译器、JVM以及运行期优化方面确实在不断的进步，Java正在运行的越来越快。实际上很多的性能问题，是由于设计不佳引起的，与Java本身并无关系。在拙劣的设计和编码面前，无论你使用多少运行期优化，无论你的编译技术多么先进，无论你的硬件平台性能多么强大，最后的代码运行依然低效。
同样无论运行期优化技术、编译技术以及硬件平台多么强大，运用一些已被验证对Java运行性能有益的技术，总是能获得非常好的收益。
优化程序代码的注意事项：
1.除非必须优化，否则不要轻易改动；
2.改动之后要进行仔细的测试；
3.在各个JVM产品中，优化的方式是有区别的；
2、高性能Java的编码原则：
（1）、先把焦点放在设计、数据结构和算法身上；
（2）、不要依赖于编译器编译期优化技术，正确理解运行期代码优化技术以及正确使用运行期代码优化；
（3）、使用StringBuffer类完成字符串连接；
（4）、将对象创建成本降至最低，即尽量创建轻量级对象；
1、合理设计对象大小
2、合理设计类的继承深度
3、类的构造函数要短小精干
4、不要创建非必要的对象
5、将对象的创建拖延到最后一刻，即延迟加载技术
6、可能的话要自己实现一个对象缓冲管理池，将对象的创建与回收控制在一个合理的范围内
（5）、降低同步化带来的影响；
1、合理识别是否一定要使用同步控制，尽量从设计上避免
2、注意控制同步代码范围，避免对线程活跃度造成影响
3、合理使用锁变量，做到线程分离，提高程序并发度，更进一步提高程序吞吐量
4、用于锁变量的对象不宜过多，当要使用多个对象作为锁变量时，一定要确保在代码中自始自终按照同样的顺序锁定它们，否则可能导致死锁
（6）、尽可能使用Stack变量和基本类型完成必要的任务；
（7）、使用static、final、private方法以促成inlining；
（8）、实例变量初始化一次就好；（即一定义就会有一个初始值，下面不需要再进行一次初始化）
（9）、集群类对象的处理；
（10）、尽可能重用对象；（11）、使用延迟加载技术；

❹ matlab神经网络43个案例分析 百度云搜索

共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。