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亲，我也是这种情况，请问你最后论文通过了吗，现在好怕二次提交也不通过，唉
认真修改一下基本格式再送审，通过概率很大。
二次送审的专家可以看得到第一次盲审两个专家的打分和意见。一审两个专家的分数只有71和56，感觉应该是硕士的盲审，猜测不是研究工作量和创新性不足的问题（这个也很难改），大概率是论文基本写作不过关，甚至在基本格式上出现了较多问题，存在很多不通顺的语句之类的。
把论文格式，参考文献，标题，英文摘要这类的都仔细检查好，全文通读一下保证语言过得去。
虽然两个专家的分数都不高，所以心态得调整好，既然发生了就坦然面对吧。你的导师还不错，给你二次送审的机会，最后，祝二审顺利。
盲审办法：
1、参加双盲评审的研究生：博士生100%，每人送审三份。硕士生（含同等学力申请学位）按当年申请学位论文答辩人数的3～5%，每人送审二份。
2、研究生部根据每年申请学位论文答辩的学科、专业研究生分布情况制定出盲审方案，并交分管校长审批。
3、研究生部根据盲审方案，抽出需进行论文盲审的研究生名单，与申请学位论文答辩的研究生名单核对无误后，将盲审论文的信息通知本人及学科所属学院。
4、被抽出参加盲审的研究生应在接到通知的二天内，按规定格式制作论文（隐去作者和导师姓名），硕士生论文一式二份，博士生论文一式三份，报送研究生处。
通过率高研究生论文二次盲审通过率90%，或100%，除你不按导师方案修改和增补关键论点，论句，文字组合。第二次是导师对你负责，要求太高，通不过第一次就刷下来了。盲审是我国对学术论文的审核制度，现在很多高校都实行盲审制，提高论文的科学性，盲审就是将没有署名作者的论文送到作者不可能知道的专家来审核，双方都不知道对方的名字，从而公正、客观的给与论文评价，由此可见，盲审制度会淘汰掉很大一批质量不高的论文，自然要求比较严格，但是只要客服以下几点，依然能够通过盲审。1、论文格式的规范这类问题往往出现在大家不注意的细节上，比如注释、引用文献、图表、错别字、题目过长之类，见微知著，这恰恰反映的是学生对待学位论文的态度，细节决定成败。博士、硕士学位论文是每一个研究生研究生生涯的总结之作，再怎么认真修改和精心准备都不为过。2、创新性这一点尤其体现在博士论文上，盲审专家对博士论文创新性的要求一般来说都是较高的。做博士论文的评阅人，有一项重要的工作就是寻找论文中的创新点。3、是否有学术不端行为学术规范问题尤其要予以强调。如果在盲审中学位论文被认定存在抄袭等学术不端行为，将会面临取消学位申请资格等严厉处罚措施。切不可跨雷池一步。当然，我们北医研究生还从未发现此类问题，希望今后也不会发生。
重交论文，检查的更严格，通不过的人大有所在。如果论文没过的话，是拿不到master degree了，只能拿到diploma了，这个虽然可以认证，但毕竟没有学位，因此用人单位是不怎么认可的，而且不能用于落户，考公务员等。这种情况在英国挺常见的，不过不要过于担心，满足一定条件，还是有可能认成degree的
杂志样刊和正刊区别为发行方式不同、录用方式不同和发行时间不同。
一、发行方式不同
杂志样刊：一般都只会打印两三本，然后在更改，看看效果如何，再次修改。等全改好之后，就是现在所见的杂志了。
正刊：文章被正式评审录用，不用反复修改观看效果，然后排队发表。
二、录用方式不同
杂志样刊：杂志样刊都是经过反复更改之后，反复订正，最后才被录用的。
正刊：正刊是正式被评审录用，不用反复的修改。
三、发行时间不同
杂志样刊：杂志样刊需要多重筛选，所以时间相比较长。
正刊：正刊都是审核通过的，所以发行时间相对较短。
实时流体模拟是计算机图形学中的另一个热点问题.为了真实地描述流动现象,许多研究者不得不求解复杂的运动方程,如纳维-斯托克斯方程组(Navier-Stokes equations,简称NSEs).然而,NSEs的求解相当耗时,对时间步长极为敏感,易导致结果发散.直到几年前,Stam[4]在计算机图形学领域中引入半拉格朗日算法,才使得实时流体计算成为可能.该方法允许采用较大的时间步长,同时保持良好的稳定性.虽然这种方法的计算精度不能满足工程上的应用,但能捕获流体运动的基本特征,满足很好的视觉效果.所以,计算机图形学界逐渐开始广泛应用该方法来模拟流动现象[5 9].为了更进一步加速求解,人们开始利用GPU的并行性和可编程性来求解偏微分方程(partial differential equations,简称PDEs)[10 13].但是,由于目前GPU上缺乏像CPU那样的灵活性,编程也不如在CPU上那样容易,所以大多数研究者只是集中在二维问题域.而且,对于边界条件的处理过于简单,以至于很难满足实际问题的需要. 本文的贡献在于:在GPU上采用半拉格朗日方法来求解三维NSEs,且保证GPU能够处理任意复杂的边界条件,整个计算与场景的几何复杂度无关.对于中等规模的问题,整个模拟和显示能够实时进行,充分利用了GPU的并行性以加速计算. 为了能够处理任意障碍物形成的复杂边界,我们结合模板缓冲对三维场景进行剪切操作,形成一系列实心的剖切截面,以构成整个流动边界.我们将整个三维计算域离散成一组切片,并将这组切片平铺到一个二维空间,所以这组切面也被组织成一幅二维纹理.这样,通过将障碍物信息转化到图像空间,使得整个流体计算与场景几何复杂度无关.我们根据障碍物的位置信息将体素划分为不同的类型,并利用像素程序生成偏移坐标,然后在偏移坐标的基础上,根据边界条件形成边界修改因子,从而使得该方法能够处理任意的内部边界条件,比文献[11]的方法更为通用.另外,为了充分利用像素处理的并行性,我们将相似的变量组织在一起,压缩到纹元的4个颜色通道,以减少绘制的次数,达到性能提升的目的.而在绘制方面,由于流体为半透明的物质,所以本文采用光线投射的思路,直接在GPU上利用像素程序进行积分运算计算出光的衰减,然后通过基于GPU的颜色融合以获得着色效果. 1 相关工作 为了模拟烟雾中的湍流现象,文献[14]采用分解的方法将湍流风场分成确定分量和随机分量两部分.其中,确定分量用来模拟风场的大尺度行为,采用几种常见的风的形态进行叠加,而随机分量则采用Kolmogorov频谱来模拟小尺度行为.为了更精确地描述流体的运动,Foster等人[15]采用直接数值模拟来求解流体方程,用以模拟水面形态以及漂浮物体的运动.但由于这种方法采用显式格式,要求时间步长很小,否则整个计算不收敛.为了在保证计算稳定的情况下能够获取较大的时间步长,Stam[4]采用半拉格朗日法来求解NSEs.但半拉格朗日方法的数值耗散很严重,因此,在文献[6]中引入一个漩涡约束因子(vorticity confinement)以弥补耗散,从而得到很好的烟雾视觉效果.文献[5,7]采用该方法来求解level-set方程以模拟复杂流体表面.在模拟火焰的过程中,文献[9]对于气态燃料和气态生成物分别采用了类似的处理方法.同样,文献[8]中为了模拟大尺度烟的效果,在二维平面570 Journal of Software 软件学报 , , March 2006 上采用半拉格朗日法来求解NSEs,三维上尺度上则只采用Kolmogorov频谱来增加细节. 随着GPU的发展,特别是可编程性和实时绘制语言的普及,很多人利用GPU提供的并行性,将它作为流处理器来做一些通用计算方面的工作,甚至用来求解有限差分方程组.2001年,Rumpf等人[16]利用图形硬件提供的多纹理操作和图像子集函数来求解传热和各向异性扩散有限单元方程,以实现图像处理的功能.2002年,文献[17]采用LBM(lattice Boltzmann method)来模拟流动效果.通过将粒子包合成纹理,将Boltzmann方程组映射到光栅化和帧缓冲操作上,采用Register Combiner实现整个计算.Harris等人[18]通过Register Combiner结合Texture Shader来求解CML(coupled map lattice)问题,从而实现交互的对流扩散模拟. 从2003年开始,Krüger等人[13]利用像素编程,在基本代数运算的基础上实现了共轭梯度法和高斯-赛德尔迭代法,从而更进一步地求解2D波动方程和不可压NSEs;Bolz等人[10]则实现了基于像素编程的稀疏非结构化矩阵的共轭梯度法和多重网格法,以求解流体运动方程;Goodnight等人[12]在GPU上应用多重网格算法求解边界值问题;Harris等人[11]则基于像素程序对云彩的运动方程进行求解来得到动画效果;文献[19]给出了一个采用Cg实现的流体简单效果的模拟;Batty等人[20]在GPU采用共轭梯度法来模拟流体运动. 2 基于GPU的三维流动模拟 为了模拟流动现象,计算流体力学领域(CFD)的众多研究者已经做了大量的工作.但在计算机图形学领域,目前主要是针对不可压的无粘低速流动现象模拟,以满足电影特效或者游戏特效的需要,如烟,火,云彩,流水等[5 9,11].这里也只是针对不可压的无粘低速流动现象而言. 流体运动方程 整个流体运动方程主要由两部分构成:一是连续性方程;另一个是动量方程. 0u =r(1) rfpuvuuturrrr+ + = 2)(/ (2) r这里,为速度矢量,v为动力粘性系数,urf为外部施加的作用力,p为压强. 为了表现流动效果,引入密度ρ和温度T两个标量.本文不仅考虑其自身的扩散效果,也考虑计算速度场所带来的对流效应. 2()tukSρρρρ = + +rρ (3) 2()TTtuTkTST = + +r(4) 为了能快速模拟,我们采用半拉格朗日算法求解上述方程.更多关于半拉格朗日算法的细节可以参考文献[4].整个计算与我们在二维问题上的计算方法[28]类似. 由于温度和密度会导致速度发生变化,所以将其影响以浮力的形式[6,8,9,28]传递给速度场. yTTyfambbuoyrrr)( + =βαρ (5) 这里,为向上的矢量方向,即(0,1,0),Tyramb为周围环境的温度,α和β分别用来控制密度和温度的影响程度. 为了密度半拉格朗日方法的数值耗散,我们引入漩涡约束因子来增加流动的细节,以外力的形式传递给速 度场(conffhn)εω=×rrr.这里,uω= ×rr,||/|||n|ωω= rrr,ε用来控制加入到流场中细小尺度细节的量,h为空间 步长,以确保加入的漩涡约束是合理的. 计算纹理准备 为了加速偏微分方程组的求解,我们将整个计算映射到GPU上来完成.文献[20]将拉普拉斯算子重新组织成7幅纹理.与其不同的是,我们直接将整个计算域组织成纹理[11],利用像素程序在pbuffer中计算整个NSEs. 在离散整个三维计算域的时候,首先确定出需要计算的整个场景的包围盒.如图1(a)所示,沿某根坐标轴对整个包围盒切片操作,每个切片为一个二维数组,即二维纹理,这样,每个体素就代表一个节点.为了计算方便,我们采用两套网格来表示主要变量,包括速度,密度和温度.这样,通过时刻t的状态量,计算出时刻t+1的状态量,柳有权 等:基于GPU带有复杂边界的三维实时流体模拟 571 然后交换.由于在压强泊松方程和扩散方程的计算过程中需要迭代计算,而在GPU上,像素程序对纹理不能同时进行读写操作,所以迭代方法受到很大的限制,目前有雅可比迭代法[11],共轭梯度法[10,13,20]以及红黑高斯-赛德尔法[11,12].在本文中只要求满足视觉效果,所以只需设定固定的迭代次数,而没有像文献[12]那样迭代直至收敛.如果需要,我们可以类似地采用硬件支持的occlusion query特征来进行收敛条件的判断.共轭梯度法需要进行矢量削减[10,13]的运算,需将数据从GPU返回给主内存,所以虽然该法整体收敛快,但单次迭代的效率不如雅可比迭代法;而红黑高斯-赛德尔法也需要两遍绘制才能完成一次迭代.故此,我们仍然选择雅可比迭代法.该方法不仅更简单,而且单次迭代的效率较高[3]. 尽管我们可以像以前的方法[22]那样将某个标量和速度变量(3个分量)压缩到纹元的RGBA这4个颜色通道以减少绘制的次数,但由于目前在我们使用的硬件上,像素程序尚只支持一个输出,所以当要求的变量多出4个时,不可避免地需要较多的绘制操作来完成整个变量的求解.但即使这样,我们仍可将密度和温度变量的求解压缩到一起,以减少绘制的次数.这样,我们首先计算整个速度场,然后再计算标量,最后利用密度场和温度场用来绘制流动的效果[6]. 由于整个计算域是三维的,而GPU对于三维纹理的读写操作很慢,如果采用一系列二维切片的方式,则对应一个切片就需要一遍绘制过程,这样,需要多遍绘制才能完成整个计算域的一次迭代计算.为了避免性能的损失,尽可能地减少状态量的改变和绘制句柄的反复切换,我们采用与Harris等人[11]类似的方法,即将整个三维的计算域平铺到一个二维域上,如图1(b)所示.但与文献[11]方法不同的是,我们预计算一幅二维索引纹理包含该切片的前后两个切片的位置,而不是一个简单的一维查找表纹理,这样,避免在像素程序中重新对每一个像素点进行定位计算,提高了整个模拟的运算效率. (a) 3D texture (b) Flat 3D texture (a) 三维纹理 (b) 平铺二维纹理 Flat 3D texture 图1 平铺三维纹理yzx 边界生成 对于实际问题而言,任意边界条件的处理至关重要.边界条件的不同使得各个问题不同,也才能体现出丰富多彩的流动效果.对于三维问题域来说,尽管我们可以像文献[23]那样在CPU上很容易地实现边界条件的处理,但那样每迭代一次,我们就需要将数据从GPU通过AGP通道读回到主内存进行边界处理,而这个过程很耗时,而且不得不在CPU上进行边界的判断以确定每个体素是否被障碍物占据,这无疑也十分耗时.由于主要计算是在GPU上进行的,所以希望边界条件的处理同样在GPU上完成.但目前GPU远不如CPU的操作灵活,为此我们提出一种新的方法,将所有的计算包括边界处理都放在GPU上完成,保证了整个计算的效率. 目前,我们使用的GPU上像素程序尚不支持分支和循环操作.所以,我们预先在图像空间生成边界障碍物图像,用这个障碍物图像来生成每个体素的偏移纹理;然后,根据边界条件生成主要变量(如速度,压强等)的修正因子.这里,采用两个像素程序就可以完成整个初始化的过程,这样就在GPU上完成了边界条件的处理,避免了GPU和CPU之间的频繁通信,加速了整个计算过程.图2给出了整个初始化的过程,在第节中将详细展开. 572 Journal of Software 软件学报 , , March 2006 Boundaries3D ScenePosition offsets(c)(b)(a)Actual offsets(d)Velocity factor(e) The whole initialization procedure 图2 初始化过程 文献[24]采用深度剥离的方式来体素化整个场景,以生成LBM的动态边界.与此方法不同,我们采用直接体素化的方式,就是将整个场景不断剖切,然后正交投影,在图像空间形成障碍物图.但由于整个场景由几何面片构成,单纯的剖切操作会出现一些空洞的区域,如图3(b)所示.为了形成实心的剖切截面,我们结合模板缓冲进行剪切,以得到正确的障碍物信息图.由于已将三维计算域转换到二维空间,所以在形成边界图的时候,我们同样将这些边界图组织成一幅纹理集,如图3(c)所示.可以参见文献[25]了解形成实心剖切截面的具体实现过程. (a) The solid model (b) The texture chart with just clipping (c) The capping clipped texture chart (a) 原始几何场景 (b) 单纯剪切操作得到的障碍物纹理图 (c) 实心剖切截面纹理图 Boundary generation with 16 slices along z-axis 图3 边界生成,沿z轴作16次切片 边界条件处理 在得到边界纹理以后,我们就可以根据边界条件对边界上的变量进行修正.任意复杂边界条件的处理对于实际问题的求解至关重要.这个问题在CPU上很容易解决,因为CPU提供了灵活的控制机制,但GPU为了保持高度的并行性而缺乏灵活的控制,所以不得不另辟蹊径.这里提供的方法可以处理任意复杂的边界,并且可以处理用户的任意交互输入的障碍物边界.为了能够适应一般的边界,文献[12]利用模版缓冲将边界值作为状态量模拟的一个扩充.与其不同的是,我们借鉴Foster等人对边界的处理方法[15]对边界进行分类,从而较文献[12]更为灵活,与Harris的方法[11]有些类似.但Harris的方法只能处理四周边界,我们的方法则可以处理任意复杂的内部边界. 通常情况下,边界条件可以分为3类,即Dirichlet边界,Neumann边界和混合型边界,但都可以统一到一个方程: abncφφ+ =r(6) 这里,φ指的是速度,密度,温度和压强等,a,b和c分别代表一定的系数.首先,根据障碍物纹理图将体素划分为障碍物和流体两类(如图3(c)所示),用0或1表示.对于边界条件方程(6)的作用,我们采用一阶精度离散化,这样,边界上节点的值就由其周围的某一个节点来决定.由于方程(6)对法线方向求偏导数,为了在GPU上求解方便,柳有权 等:基于GPU带有复杂边界的三维实时流体模拟 573 我们将任意法线方向简化为28个方向,所以采用式(7)编码的方法只需对每个节点周围的7个节点进行考察就可以求出该节点的类型,从而得出相对方位关系,如图4所示.这样,边界条件就转化为φboundary=dφoffset+e,d和e由方程(6)的具体离散情况来决定,即表示为修正因子纹理. (7) 32)1,,(16)1,,(4),1,(8),1,(2),,1(),,1(64),,(),,('× +×++× +×++× +++×=kjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjiObstaclekjisTypeNode这里,Obstacle(i,j)即1(被流体占据的节点)或者0(被障碍物占据的节点).由于计算在图像空间进行,所以一旦得到障碍物信息,整个计算就与场景的几何复杂度无关了. Node types yx Relative orientation of voxels 图4 各个体素的相对方位关系 表1给出了整个编码运算的过程与结果.这样,我们将编码的64个结果组织成28个方向,存储到位置偏移纹理中(如图2(c)所示).然后,根据该偏移纹理,结合索引纹理,生成在二维平铺纹理空间的真实偏移(如图2(d)所示).同时,根据边界条件计算出速度修正因子纹理(如图2(e)所示).该过程只需两个像素程序即可完成. Table 1 Code results 表1 编码运算的过程与结果 Relative orientation Binary coding 3D offset Actual offset Velocity modification factor Right 000001 (1,0,0) (1,0) (0, 1, 1) Left 000010 ( 1,0,0) ( 1,0) (0, 1, 1) Bottom 000100 (0, 1,0) (0, 1) ( 1,0, 1) Top 001000 (0,1,0) (0,1) ( 1,0, 1) Front 010000 (0,0,1) (Toffset x,Toffset y) ( 1, 1,0) Back 100000 (0,0, 1) (Toffset z,Toffset w) ( 1, 1,0) Bottom-Right 000101 (1, 1,0) (1, 1) (0,0, 1) Top-Right 001001 (1,1,0) (1,1) (0,0, 1) … … … … … 由于边界条件的处理涉及到速度,压强,密度和温度等变量,我们将为这些变量分别根据系数d和e形成修正因子.在目前的系统中,我们对压强采用Neumann边界条件,即0pn =r.这样,边界上的值等于其相邻节点上的值,所以压强的修正因子一直是1.对于静态的障碍物,我们认为垂直于其表面的节点速度对应分量等于0;而对于非滑移边界,由于障碍物对流体有拖曳力的作用,将边界上的切向速度赋为附近流体节点上对应分量的负数;对于滑移边界,边界上的切向速度则直接赋为附近流体节点上对应分量.这样,根据边界类型既可动态地计算偏移位置,也可以预先计算好,对于当前处于边界上的值,根据偏移位置取出对应的值,结合d和e进行滑移或者非滑移处理后赋予它.对于流体本身和障碍物内部,其纹理偏移均为(0,0,0),即该边界处理的像素程序不改变其节点上的数值.在本文中,我们对速度变量只考虑了非滑移边界条件,通过速度修正因子纹理来体现(如图2(e)所示).这样,我们通过两个不同的像素程序分别处理压强和速度边界条件.这些在二维域更容易理解,可以参阅我们以前的工作[22].对于标量(密度和温度)的边界处理将更为简单,我们直接指定边界上的值等于障碍物的574 Journal of Software 软件学报 , , March 2006 对应值. 显然,这种思路同样可以处理周期性边界条件.不过,需要修改一端的偏移位置指向整个计算域的另一端.这种方法还可以进一步推广到动态边界,如模拟运动物体对流体造成的影响,只不过我们需要不断更新坐标偏移纹理和修正因子纹理. 通过以上方法,结合平铺三维纹理的方式,整个计算化为二维问题.整个流体计算完全在GPU中实现,模拟过程高效.在目前的系统中,我们尚只求解了静态场景,但该方法本身对于动态场景仍是适用的. 3 结果与讨论 本文所采用的实验平台为Intel Pentium ,主内存为2G,显卡采用的是GeForce FX5950 Ultra,显卡内存为256M,显卡的核心频率为375MHz,驱动的版本为,操作系统为Windows 2000.整个实现基于OpenGL.这里给出了一些实验结果,这些结果显示了本文所提出的方法的有效性和高效性.在图形硬件上,我们不仅完成了整个基于物理的流体方程求解,同时也将计算的结果实时绘制出来. 图5给出了气流在迷宫中流动的场景,图6给出了气流在一个城市中流动的情形,充分体现了本文算法处理复杂边界的能力,从而可以用来实时模拟诸如有害气体泄漏,火灾等事故.更多的演示动画可以访问http://lcs. . Flowing in a maze Flowing in a city 图5 气流在迷宫中流动的场景 图6 城市中气体流动情形 目前,我们只是在pbuffer中使用复制到纹理这种思路,所以在性能上还有提升的空间.如果采用绘制到纹理,可以得到更好的性能.但这时存在的一个问题是,整个计算需要多个pbuffer句柄的不断切换,这样使得其整体性能并不比采用一个pbuffer然后使用复制到纹理这种思路高效.为了避免这个问题,就需要使用pbuffer的多个表面[12,21]作为绘制对象,而这个问题目前各个硬件支持的情况不太一样. 在我们的实验中,整个花费的时间由4部分构成.在静态场景中,边界生成和边界条件的准备只需要做1次.这样在实时模拟过程中,我们只需要求解流体方程,然后绘制出整个效果,其中流体方程的求解占用了整个时间耗费的绝大部分.无疑,模拟耗费的时间与绘制的遍数成一个简单线性正比的关系,如果我们设定固定的迭代次数为N,并考虑扩散对流,浮力,漩涡约束等所有因素,则总绘制遍数等于11+6N.当然,迭代次数越高,整个计算越精确.图5中计算域的分辨率为64×34×16,N=6,绘制尺寸为512×512,模拟效率大概为.通过实验可以看到,在计算流体运动方程中,GPU相对于CPU而言性能要高出很多.虽然GPU在编程上比较复杂,而且不如CPU那样灵活,但它提供的可编程性使得人们能够根据方程本身的特点来设计算法,以充分利用GPU的并行特性来加速,从而有效地实现快速求解. 4 结论与讨论 本文利用目前新的图形硬件求解流体的运动方程,从而达到实时模拟的效果,将方程的求解与绘制整合在一起,减小了CPU处理的压力,让CPU解放出来做其他事情.在求解过程中,为了更进一步加速整个计算过程,柳有权 等:基于GPU带有复杂边界的三维实时流体模拟 575 我们将多个标量压缩在一起,以减少绘制的次数.另外,对于复杂边界的处理更加通用化,通过将整个几何场景转化到图像空间,使得算法与几何场景的复杂度无关.在图像空间修正边界值,使得整个算法更加实用化,能够模拟出各种复杂的流动.可以看出,图形硬件对于整个计算的加速是很明显的. 但目前利用GPU来求解流体运动方程仍存在很多限制:首先,该方法不太适合像文献[8]那样的大规模问题求解,内存有限,而且存在最大纹理尺寸的限制,使得所需求解的问题分辨率不能太高,不过这个问题可以通过纹理压缩或者多遍的方法得到缓解;而灵活性的缺乏以及指令集的局限性使得GPU编程的复杂度增加,而且难以实现一些运算,如位操作等.另外,由于整个计算基于像素,所以瓶颈亦在于此.通常情况下,高效的计算应该是寻求在CPU,AGP通道,顶点级以及像素级这几者之间达到一个很好的均衡.文献[21]为我们提供了一个很好的思路,即利用GPU与CPU之间的消息机制来维持整个计算的负载均衡.更多关于GPU的讨论可以参考文献[3,26]. 目前,整个算法完全基于汇编来实现,而高级实时绘制语言,如Cg应该有助于编写更高效的代码.所以在将来的工作中,我们准备将现有的工作转到Cg上去.另外,由于半拉格朗日方法的精度不够高,使其在计算流体力学领域的应用很受限制,而多重网格法[12]从某种程度上可以提高整个计算的精度,从而满足工程应用的要求.需要进一步完成的工作还包括烟雾或者火焰本身的高度真实感绘制等. 随着新的硬件特性的不断出现,如nVidia和ATI公司的Frame Buffer Object(FBO)和Render Buffer Object(RBO) [27],它们将完全代替pbuffer,从而将更方便我们利用GPU并行处理的能力.基于此,我们还将设计一些更为精巧的算法来加速PDEs的计算并增强绘制效果.
样刊: 一般只会打印两三本，再修改，看看效果等。等全改好在打印的就是普通卖出的杂志了。正刊： 这个就是文章被正式评审录用，然后排队发表的。根正苗红，当然没有问题。
论文查重后是可以修改的，不管重复率是合格还是不合格，都是可以进行修改的。对于重复率不合格的论文，将其修改的目的自然是降低论文的重复率，以确保论文能够通过学校的论文查重。而论文重复率合格的话，也是可以修改论文的，其主要目的就是为了更好的提高论文质量。但是不建议将查重通过的论文进行大幅度大面积的修改，因为可能会改变论文的大体框架，导致再次论文查重的时候，论文查重率可能会增加，这个风险是需要大家避免的。所以虽然可以修改，但是大家要把握量度，进行适当的修改才能更好的确保论文的质量。如果论文查重没有通过，大家放心的论文进行大幅度的修改，特别是对检测出的论文重复率高的部分，需要着重修改这部分，以便成功达到降低论文重复率的目的，从而顺利通过论文查重。
高校都会规定大学生需要撰写毕业论文，并且高校都会希望毕业生们的毕业论文最好能够一次性通过论文查重，当然没有通过也是会给予论文修改机会的，也就是说，论文查重后还是可以改的。毕业生写好论文需要提交给给学校，学校将其进行论文查重之后，很多毕业论文并不能够一次性就顺利通过论文查重。论文查重主要是检测论文的重复率，学校会规定毕业论文的重复率合格标准，只有检测出论文的重复率在合格范围之内，论文才不需要修改降低重复率，论文可以直接申请论文答辩。
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自动降重省时省力、价格低廉，对重复率较高的中文论文效果明显；但自动降重不能替代人工修改，对少数句子的准确性欠缺，需要后期人工校对。大家可以根据需要选择。你找一下北京译顶科技，那边润色和翻译都能做 统一查下。
论文查重后论文修改方法
在个人成长的多个环节中，大家都不可避免地要接触到论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。你所见过的论文是什么样的呢？以下是我帮大家整理的论文查重后论文修改方法，希望能够帮助到大家。
第一步：修改材料
修改材料主要指对论文引用的材料增加、删节或调整; 材料是文章中的“血肉”，它是证明观点的论据，是论点成立的依托。可以将论文查重结果中飘红的材料进行适当删除。
选用材料的基本要求是：
一是必要，即选用说明观点的材料;
二是真实，即所用的材料必须符合实际，准确可靠;
三是合适，即材料引用要恰当，不多不少，恰到好处。
第二步：修改结构
修改结构对于论文查重结果影响不大，但是可以使行文更加顺畅。修改结构应主要抓好以下三个方面：
第一，层次是否清楚，思路是否通畅。
一般可以先从大小标题之间的关系来看文章的思路和层次。如果论文不设小标题，则必须从内容去判断。这也涉及到材料的使用，对于那些多余的材料，不能为文章提供清晰层次和思路的内容，要彻底删除。
第二，结构是否完整。
论文要有一个完整的结构。一篇论文要有绪论、本论、结论三大部分，协调一致，即要有引人入胜的开头，有材料有分析的论证，有鲜明有力的结尾。同时还要审视各个部分的主次、详略是否得当。对于缺少的某个部分要及时的予以补充，同时合理的安排各部分的内容。
第三，结构是否严密。
一篇论文必须是论点与论据，大论点与小论点之间有严密的逻辑性。如果论文结构松散，要加以紧缩，删去那些多余的材料，删去添枝加叶、离题太远或无关紧要的句段。为使结构严谨和谐，对全文各部分的过渡和照应、结构的衔接、语气的连贯等方面，也要认真地考虑和修改。
第三步：修改语言和标点
论文的语言修改直接影响论文查重结果，对论文查重系统查出的重复的句子可进行着重修改，主要是在三方面下功夫：
一是表达清楚而简练，用最少的文字说明尽可能多的问题，是一篇高质量论文必不可少的条件。为了使文章精练，必须把啰嗦、重复的地方，改为精练、简洁的文字;
二是文字表达的准确性。为了语言的准确性，就要把似是而非的话，改为准确的文字;
三是语言的可读性，为了语言的可读性，要把平淡的改为鲜明，把拗口的改为流畅，把刻板的改为生动，把隐晦的改为明快，把含混、笼统的改为清晰、具体。
拓展阅读：论文查重误区
误区一：检测时一定要坐在电脑前面等结果
很多同学写完论文之后会想要第一时间知道自己的论文重复率情况，这种急切的心情我们大家都可以理解。因为论文已经耗费了我们太多的精力和时间，我们不能再多花时间在这里面了，但往往有时候一篇论文检测了十分钟以后，我们在电脑前就失去了耐心。我想告诉各位同学的是，正常情况下论文检测的时常是5-15分钟，而论文查重的高峰期时常则会有所延迟，这种情况，我们在确保论文已经提交检测，可以先关闭网页做一些其他的事情，稍后在登录网站获取查重结果下载检测报告。
误区二：查重结果达到了学校的标准就可以万事无忧
毕业时节论文并非是小事，它的每个过程都必须把握好，保持高度的警惕和注意才能顺利毕业。有些同学的论文刚好达到学校要求的30%(一般本科院校论文重复率不得高于30%)，就直接提交论文到学校了。这种做法是不明智的，因为系统会实时收录互联网的资源以及定期收录期刊文献资源，可能你这次检测没有被标记抄袭的，下一次系统新收录了该段文献，就被被标红了，所以我们需要做到，把论文重复率降到最低再上交论文终稿。
误区三：中英互译的改重方法很好用!?
网上有人介绍，说可以用中文翻译成英文，再翻译成其他语种，最后再翻译回中文的方式来规避重复率。需要注意的是，这种方法在一定程度上确实可以降低重复率，不过文章也将面目全非，通篇充斥着让人抓狂的语言，所以此种方法不是不能用，不过用了之后要理顺全文，但是在理顺的过程中很可能回到最初的文字表述上。
误区四：明明标注了，系统结果的引用率为零是不是坏了?
这种问题，一般是出在论文上传的方式上。Gocheck论文检测专家是支持复制粘贴上传和文档、一键提交三种上传方式，前者较后二者会有所区别。因为很多同学喜欢用word尾注标注引用，但复制粘贴上传后word的原本格式消除，因此也就无法被识别出来是引用。
拓展：
一、论文查重是怎样实现的?
论文查重是论文抄袭检测软件进行。一般来说，这个软件会把你的论文分成一小段。然后每个段对一个库进行比较和对比，如果你能找到相同的，基本上可以确认这段是抄袭，总之检测毕竟会总结，把所有的小拷贝字数都记出来，然后除以总字数就是抄袭率。
目前，高校对于硕博士论文，需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%，后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。
但是，查重软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。
二、论文查重系统的工作原理是什么?
一般是检索关键词和关键语句的，对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。
上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。
有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。
一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来?知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
三、本科毕业论文查重标准是什么?如何判定的?
1、学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的.，论文检测系统查重百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。
2、论文查重检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。比如像知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件，即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
四、论文查重的原则是什么?
1、安全原则。现在大部分学校最终都用知网检测，但是知网并不对个人用户开放，而且，如果提前预检，会在系统里存有记录。通过淘宝网，代查知网，又有可能将论文泄露。一旦被论文贩子上传到网上，查重就100%，论文就费了。所以安全不得不考虑。
2、实用原则。很多人都认为，学校用啥检测，我们就提前用啥检测，殊不知，良好的系统检测只是为了要最后那个重复率的数字，而其查重报告对于修改来说，根本不方便。你都不知道是那几个词引起的重复。
3、修改原则。论文修改，无非是同义换词和同义换句。因为，将一句话中造成重复的词汇换掉，就有可能拯救了整句话。这是最经济的修改方法。
五、论文查重，参考文献引用的内容还算吗?
论文很重要，这取决于你所学单词的数量和学校的规章制度。索引词不要太多，最好不要参考大段，还要看你学校的规定，有些学校重新检查时只抄速度，有时你还引用了他的抄袭，真的很无奈。有些学校当你看到引文时，检查源的权重，如果有来源的话，不要忘了。所以关键是看学校能做什么。当然，你最后的检查是不重用HowNet Wanfang，所以即使检查是0%百万不是什么权威，因为两者的差距比较大，所以我建议你使用CNKI知网查重，这样的保险。更重要的是，HowNet是很少检查报价根据您的参考来排除你的副本，也就是说，你在文中引用，称在线或重复率，所以你可以不引用，引用修改。
六、论文查重是多少字相同计算一次?
12个字连在一起就算重复。不过这东西繁琐的，有时候因为专业术语什么的，12个字连在一起是常事，最后还要靠专家人工搞定。如果你连字比较多，想办法把话换个表达方式就可以了。同时还有几个字里就要有一两个字不一样，挺长的一个句子就一两个字不一样的话照样能查出。
以上就是关于毕业论文查重的几个问题的介绍，希望对需要毕业的毕业生有一定的帮助，了解以上的内容，希望你能在写自己的毕业论文时，能尽量避免自己的论文出现查重率。希望你能早日写出自己的毕业论文。如果你还想了解更多，可以联系我们网站的在线老师。希望我们网站能给你带来更多的帮助。
可以投其它报社。但需要考虑退稿原因，是不符合内容要求还是深度不够，也可找老师修改后再投稿。一个报社没大的修改重复投稿，刊登的希望不大
论文查重后可以继续修改，但修改后仍需重新查重。1、转换措辞法：用同义词或者用自己的话语重新表述重复率比较高的部分。2、照片转换法：可以将查不合格的部分转换为照片插入自己论文的相应位置，也可以降低自己论文的查重率，但这种方法尽量少用，这样会让文章篇幅大量减少。3、空格插入法，在查重不合格的部分插入空格符号，将其间隔调整到最小，也可以降低论文的查重率，但该方法工作量比较大。4、翻译方法，用翻译软件将不合格的内容翻译成外文，再用另一个软件翻译成中文。5、去头去尾，留中间，查重不合格内容的开头和结尾，然后修改中间内容的语病，还可以降低查重率。
自动降重省时省力、价格低廉，对重复率较高的中文论文效果明显；但自动降重不能替代人工修改，对少数句子的准确性欠缺，需要后期人工校对。大家可以根据需要选择。你找一下北京译顶科技，那边润色和翻译都能做 统一查下。
学校知网第一次查重之后可以继续修改论文，如果查重超过学校要求，需要进行修改降重然后重新查重，查重合格才能提交最终版论文。
最终上传到知网的论文必须是查重合格之后的论文，再次修改后超过原来的重复率，则需要继续修改然后查重，直至重复率合格才行。
修改技巧【1】：反抄袭软件知网论文检测到13个相同的字，就认为是雷同，所以连续相同的，不要超过13个字；
修改技巧【2】：尽量用同义词替代，比如：损坏=破坏；渠道=途径；原理=基本思路；不可见=隐藏；优点尤其突出=优势尽显无疑
修改技巧【3】：改变句子的主动被动语态，比如：数字水印为多媒体数据文件在认证、防伪、防篡改、保障数据安全和完整性等方面提供了有效的技术手段。=在多媒体制品的认证、防伪、防修改和传送安全以及完整性保障方面，可以采用数字水印的检测作为有力的检测手段。