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Spark是新兴的通用并行计算框架,借助其内存计算的优势,成为近两年大数据处理领域的研究重点。本文拟研究协同过滤算法,针对其预测准确度不理想、冷启动等问题进行改进,并将改进算法在Spark平台下进行并行化设计与实现,从而进一步解决算法的可扩展性问题。
近两年来，一种低价格、低功耗、高并发度的并行体系结构——CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)正在蓬勃发展。CUDA是Nvidia公司在其图形处理单元（GPU）基础上开发的支持通用并行计算的软硬件架构。
-1-中国科技论文在线BLAST程序的GPU并行计算的研究综述1胡娅，黄理灿浙江理工大学信息电子学院，杭州（310018）摘要：BLAST程序的GPU并行计算的研究，主要是对BLAST程序可并行化的部分，用GPU并行计算以减少运行时间。
AMTL(AsynchronizedMulti-tasklearning)的收敛率分析可以参照另外两篇介绍ARock[9]计算框架介绍Tmac[10]计算框架的论文，这两篇论文采用Krasnosel’skii-Mann(KM)迭代方法来解决异步并行坐标更新（asynchronousparallelcoordinateupdate）问题。
分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文，我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文（15within15）。.1.TheGoogleFileSystem:这是分布式文件系统领域划时代意义的论文，文中的多副本机制、控制流与数据流隔离和...
经过了两年的时间这个科普+招生的系列终于更新了。在前文《多核时代与并行算法》中我们提到了并行给计算机领域带来的挑战：因为长久以来大家对于算法和编程的教材和理解都是基于串行的，大家对于真正的并行的理解通常非常有限。有人说现在的并行编程的课程和程序设计语言繁多，很多...
并行程序性能可视化分析工具的设计与实现毕业设计论文.doc,PAGE单位代码10006学号分类号密级毕业设计(论文)并行程序性能可视化分析工具的设计与实现院（系）名称计算机学院专业名称计算机科学与技术学生姓名指导教师2011年6月北京航空航天大学毕业设计(论文)第1页毕业设计（论文...
图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。作为一种代表性的图卷积网络，GraphAttentionNetwork(GAT)引入了注意力机制来实现更好的邻居聚合。通过学习邻居的权重，GAT可以实现对邻居的加权聚合。因此，GAT不仅对于噪音邻居较为鲁棒，注意力机制也赋予了模型一定的可…
02.光子AI芯片的优势：.速度快、功耗低、擅长并行计算.作为统治计算的一个基准法则，摩尔定律指出，微处理器芯片上的晶体管数每18-24个月翻一番，曾长期作为推动电子设备小型化和互联网普及的关键动力。.但这是芯片制造商及供应商竭力维系摩…
2016年对于仿人脑计算来说意义重大。IBM的TrueNorth团队在《针对快速、高能效神经形态计算的卷积网络》（“Convolutionalnetworksforfast,energy-efficientneuromorphiccomputing”）论文中证明了，仿人脑计算可以用前所未有的超低能耗执行神经网络推理。
Spark是新兴的通用并行计算框架,借助其内存计算的优势,成为近两年大数据处理领域的研究重点。本文拟研究协同过滤算法,针对其预测准确度不理想、冷启动等问题进行改进,并将改进算法在Spark平台下进行并行化设计与实现,从而进一步解决算法的可扩展性问题。
近两年来，一种低价格、低功耗、高并发度的并行体系结构——CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)正在蓬勃发展。CUDA是Nvidia公司在其图形处理单元（GPU）基础上开发的支持通用并行计算的软硬件架构。
-1-中国科技论文在线BLAST程序的GPU并行计算的研究综述1胡娅，黄理灿浙江理工大学信息电子学院，杭州（310018）摘要：BLAST程序的GPU并行计算的研究，主要是对BLAST程序可并行化的部分，用GPU并行计算以减少运行时间。
AMTL(AsynchronizedMulti-tasklearning)的收敛率分析可以参照另外两篇介绍ARock[9]计算框架介绍Tmac[10]计算框架的论文，这两篇论文采用Krasnosel’skii-Mann(KM)迭代方法来解决异步并行坐标更新（asynchronousparallelcoordinateupdate）问题。
分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文，我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文（15within15）。.1.TheGoogleFileSystem:这是分布式文件系统领域划时代意义的论文，文中的多副本机制、控制流与数据流隔离和...
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2016年对于仿人脑计算来说意义重大。IBM的TrueNorth团队在《针对快速、高能效神经形态计算的卷积网络》（“Convolutionalnetworksforfast,energy-efficientneuromorphiccomputing”）论文中证明了，仿人脑计算可以用前所未有的超低能耗执行神经网络推理。
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