英语论文翻译成中文

将英文论文翻译成中文，理论上是可以通过论文查重的，但是要考虑的问题是如果同样一篇英文论文之前也被其他人翻译成中文论文，并且被知网数据库收录了，这样你翻译出的中文论文可能不能通过论文查重。另外，我也是在上学吧论文查重上看到的相关知识，你也可以去看看

非可 二维数组需要更复杂的策略的大小来确定 非分区比一个用于线性数组。这种复杂性是一种结果 凹凸不平的低密度的大型以及需要获得一个简单的沟通模式之间的细胞。这最后的需求导致了配置 邻居的部分都G-nodes相同宽度在相同的垂直位置 这个G-graph以及部分同样的高度,g-nodes都在同一水平位置,如图8点。例如,如果部分的映射 一个G-node(√√)k,钾大小(n),重度,中度的宽度,然后给我,G-nodes(√k)是重度,和高度的部分(√为G-nodes钾,j),如何- p 曾经,密度不是固定的大型,所以,如果负荷分配到G - 节点(√√k)是钾,接近理想的平均分配,然后加载到至少一次 G-node(我,或(√√)不是k,j。类似的情况下发生的任何其他G-node。 图8点选择一个分区大小的非统一的划分为二维数组。P343 我们提出一种启发式分配策略的二维数组 首先确定大小的G-nodes对角线。一旦这些对角G-nodes有 确定G-nodes大小的确定off-diagonal从十字路口 的宽度和高度的部分倒塌到相应的对角线 节点,如图8点。G-nodes为斜,我们提出以下 方法,也就是在Figure8.25: 。理想的平均负荷计算G-node为整个问题。分配 submeshes,从大型G-node(√k,直到它√钾高于 理想的平均水平。 “排除所有节点的大型垂直或者水平的途径相交 与节点分配给G-node(√√k)k。 一个新的平均负荷的计算每G-node其余部分的大型网络 假设一个数组中

非可 二维数组需要更复杂的策略的大小来确定 非分区比一个用于线性数组。这种复杂性是一种结果 凹凸不平的低密度的大型以及需要获得一个简单的沟通模式之间的细胞。这最后的需求导致了配置 邻居的部分都G-nodes相同宽度在相同的垂直位置 这个G-graph以及部分同样的高度,g-nodes都在同一水平位置,如图8点。例如,如果部分的映射 一个G-node(√√)k,钾大小(n),重度,中度的宽度,然后给我,G-nodes(√k)是重度,和高度的部分(√为G-nodes钾,j),如何- p 曾经,密度不是固定的大型,所以,如果负荷分配到G - 节点(√√k)是钾,接近理想的平均分配,然后加载到至少一次 G-node(我,或(√√)不是k,j。类似的情况下发生的任何其他G-node。 图8点选择一个分区大小的非统一的划分为二维数组。P343 我们提出一种启发式分配策略的二维数组 首先确定大小的G-nodes对角线。一旦这些对角G-nodes有 确定G-nodes大小的确定off-diagonal从十字路口 的宽度和高度的部分倒塌到相应的对角线 节点,如图8点。G-nodes为斜,我们提出以下 方法,也就是在Figure8.25: 。理想的平均负荷计算G-node为整个问题。分配 submeshes,从大型G-node(√k,直到它√钾高于 理想的平均水平。 “排除所有节点的大型垂直或者水平的途径相交 与节点分配给G-node(√√k)k。 一个新的平均负荷的计算每G-node其余部分的大型网络 假设一个数组中(√)ce1ls k-1 k-1、√)。submeshes分配的 对G-node(√剩下的大型k-1 k-1√),直到其负荷高于新平均。 “重复最后两个步骤,直至达到G -节点(左、左),减少每一次 有效的尺寸的大型… 这个结果,应用该技术的LU分解 在数字8.26和8.24相应的估计,性能 注意,与线性案例,对角细胞总是分配 负荷大于理想的平均水平。而且,这个平均增幅从PE(√钾、√k)。 体育(1)。这些结果的不均匀密度的大型的 图8.26负荷细胞在二维均匀,可(n = 200,凯西(16)。 启发式教学,可以改善计算理想的平均负载的平均水平 在对角G-nodes负载得到运用以上新平均在一个新的 对G-nodes submeshes分配。