并行计算
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。 2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）
CUDA 代表计算统一设备架构，这是一个为并行计算而设计的平台。这使您的应用程序可以非常方便地使用不同类型的 GPU。本文将重点介绍在 Linux Mint 20 系统上安装 Cuda 的所有步骤
近日，我院模式团队王兰宁教授参与的“千万核异构超级计算机并行优化方法及应用支撑技术”项目获得2021年度中国电子学会科学技术进步一等奖。“中国电子学会科学技术奖“是经由国家科学技术奖励工作办公室批准，中国电子学会设立的奖项，奖励优秀人才和优秀科技成果的研究者，鼓励发明创造，机理创新精神，该奖项根据《中国电子学会科学技术奖管理办法》有关规定，经中国电子学会科学技术奖评审委员会评审、评审结果公示、中国电子学会理事长批准授予。我院模式团队王兰宁教授利用自身在地球系统模式研发领域学科优势，积极参与国内外数值模式领域合作，与清华大学、国家超级计算无锡中心等合作单位共同获得此奖项
在精密cnc零件加工业中，加工精度一般 在十分大水准上管理决策了被加工零件的质量，而精密五金加工零件是一种十分苛刻的加工方法，与传统的加工方法比照可以得到 更强的预期效果，并且具有其他加工方法所不具备的诸多优势，那么精密五金加工零件的优势有哪些？下面来让我们一起去把握下： 精密五金加工可以依据多轴控制:一般来说，三轴联动是最普遍的，但依据一些调整，可以进行四轴、五轴、七轴甚至很多轴联动的加工中心。精密五金加工可与数控车床并行计算进行:一般加工中心功效相对固定不变，cnc专业加工加工中心和切削管理处或立式和立柱式加工中心可以构成在一起，提高加工中心的加工范围和加工专业能力。 精密五金加工中的数控刀片毁坏可以马上预警信息信息:应用一些专业性检测方法，可以妥善处理数控刀片的毁坏和损坏并报警，有利于马上拆卸数控刀片，保证零件的加工质量
1参与公司计算机视觉或深度学习算法相关的技术研发工作； 2.进行图像或三维点云中的目标检测、跟踪，图像理解等相关算法研发； 3.参与进行 camera、lidar、radar 等多传感器融合算法研发工作； 4.进行移动目标行为分析及预测（车辆、行人行为分析预测，姿态估计等）； 5.对现有视觉算法的优化和改进。 3.熟练掌握至少一种 Deeplearning 框架，熟练使用Caffe、TensorFlow等框架，对网络结构设计、训练、大规模数据处理有丰富的实践经验； 4.熟悉 CUDA/OpenCL 开发，掌握多线程优化方法，熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力； 5.学习能力强，结果导向，良好团队合作意识。
请帮忙改善本条目，或到讨论页去讨论该条目的问题。 快速的查询效果是通过维护一个多层次的链表实现的，且与前一层（下面一层）链表元素的数量相比，每一层链表中的元素的数量更少（见右下角示意图）。一开始时，算法在最稀疏的层次进行搜索，直至需要查找的元素在该层两个相邻的元素中间
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本文摘要：美国IBM公司公布消息称之为，该公司研究人员构建了在内存计算技术上的一次重大突破，发明者了一种可以运营在100万个热力学内存（PCM）上的无监督式机器学习算法，未来将会比传统计算机在计算速度和能耗利用效率方面提高200倍，非常适合构建人工智能应用于中的高密度、低功耗、大规模的并行计算系统。这一成果公开发表在《大自然·通讯》杂志上。 美国IBM公司公布消息称之为，该公司研究人员构建了在内存计算技术上的一次重大突破，发明者了一种可以运营在100万个热力学内存（PCM）上的无监督式机器学习算法，未来将会比传统计算机在计算速度和能耗利用效率方面提高200倍，非常适合构建人工智能应用于中的高密度、低功耗、大规模的并行计算系统
建立了基于云计算的教育系统。建立了基于云计算的信息资源库。在云计算环境下的信息集成方面研究了基于云计算的信息整合模型用于帮助工作者共享数据、集成资源和分析数据他认为云计算技术可以提供巨大的存储资源和强大的计算能力使用Haoop作为分布式计算框架来实现信息整合系统