XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行算法
共享内存块的基于... -IUE
快速行进方法通常用于扩展各个字段中的前面模拟，例如流体动力学，计算机图形和微电子，以恢复级别集合函数的签名距离字段属性，也称为重新启动。为了提高重新距离步骤的性能，已经开发了快速行进方法的并行算法以及对层次网格的支持；后者在局部支持模拟域的更高分辨率，同时限制了对整体计算需求的影响。在这项工作中，先前开发的多网性快速行进方法通过所谓的基于块的分解步骤扩展，以改善层次结构网格的串行和并行性能。OpenMP任务用于基于每个网格的基础粗粒平行化。开发的方法提供了改进的负载平衡，因为该算法采用了高网格分配学位，从而使网格分区与各种网格尺寸之间的平衡。对具有不同复杂性的代表性几何形状进行了各种基准和参数研究。在24核Intel Skylake Computing平台上的各种测试用例中，串行性能提高了21％，而平行速度为7.4至19.1，有效地使以前方法的并行效率增加了一倍。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
用于激光金属沉积过程数值模拟的耦合多相拉格朗日-欧拉流体动力学框架
摘要 我们提出了一个计算流体动力学 (CFD) 框架，用于对 3D 打印中的激光金属沉积 (LMD) 过程进行数值模拟。该框架综合了数值公式和求解器，旨在提供足够详尽的过程场景，其中载体气体被建模为欧拉不可压缩流体，在 3D 打印室内传输金属粉末，这些粉末被跟踪为拉格朗日离散粒子。基于来自激光束和加热基板的热源，开发了粒子模型，使其也通过热传递与载体气体相互作用，并根据粒子液体质量分数的增长规律在熔化相中演变。采用增强型数值求解器，其特点是改进的牛顿-拉夫森方案和用于跟踪粒子的并行算法，以获得数值策略的效率和准确性。从研究整个 LMD 过程的优化设计的角度出发，我们提出了一种敏感性分析，专门用于评估流入速率、激光束强度和喷嘴通道几何形状的影响。此类数值计算是使用 deal.II 开源有限元库开发的内部 C++ 代码执行的，并可在线公开获取。
平行和（几乎）工作有效的动态编程
Bellman在1950年代提出的动态编程（DP）的思想是最重要的算法技术之一。并行，许多基本和顺序简单的问题变得更具挑战性，并且对（几乎）工作有效的解决方案开放（即，与最佳顺序解决方案相比，最多是polygarogarithmic因子的工作）。实际上，顺序的DP al-gorithms采用许多高级优化，例如决策单调性或特殊数据结构，并且比直接解决方案获得更好的工作。许多这样的优化是不依次的，这为并行算法带来了额外的挑战，以实现相同的工作。本文的目的是通过平行经典，高度优化和实用的顺序算法来实现（几乎）（几乎）工作效率的ALLEL DP算法。我们显示了一个名为“ Cordon算法”的通用框架，用于并行DP算法，并使用它来解决一些经典问题。我们选择的问题包括最长增加的子序列（LIS），最长的常见子序列（LCS），凸/凹面最小重量亚序列（LWS），最佳字母树（OAT）等。我们展示了如何使用Cordon算法来实现与顺序算法相同的优化水平，并获得良好的并行性。我们的许多算法在概念上都很简单，我们将一些实验结果作为概念证明。
用于解决 MAXCUT 的随机神经形态电路
摘要 — 寻找图的最大割点 (MAXCUT) 是一个经典的优化问题，它推动了并行算法的开发。虽然 MAXCUT 的近似算法提供了有吸引力的理论保证并展示了令人信服的经验性能，但这种近似方法可能会将主要的计算成本转移到随机采样操作上。神经形态计算利用神经系统的组织原理来启发新的并行计算架构，提供了一种可能的解决方案。自然大脑的一个普遍特征是随机性：生物神经网络的各个元素都具有内在的随机性，这是实现其独特计算能力的资源。通过设计利用与自然大脑类似的随机性的电路和算法，我们假设微电子设备中的内在随机性可以转化为神经形态架构的宝贵组成部分，从而实现更高效的计算。在这里，我们展示了神经形态电路，它将一组随机设备的随机行为转化为有用的相关性，从而为 MAXCUT 提供随机解决方案。我们表明，与软件求解器相比，这些电路的性能更佳，并认为这种神经形态硬件实现提供了扩展优势的途径。这项工作展示了将神经形态原理与内在随机性相结合作为新计算架构的计算资源的实用性。
算法和并行VLSI架构III
本书中的材料基于在第三届算法和平行VLSI架构的国家间研讨会上提出的作者贡献，该研讨会在卢文（Leuven）举行，Au-Gust 29-31，1994。该研讨会部分由Eurasip和Belgian NFWO（国家科学研究基金）赞助，并与IEEE BENELUX信号处理章节，IEEE BENELUX CIRCETITS和SYSSPEL CAPLER和法国INRIA，法国的IEEE BENELUX信号处理章节合作。这是1990年6月在法国的Pont - ＆ - Mousson举行的两个同名讲习班[1]和法国Bonas，1991年6月[2]。所有这些研讨会都是在EC基础研究行动Nana和Nana2的框架内组织的，这是新的Real.Time Architectures的新型并行算法，由欧洲委员会的ESPRIT计划赞助。NANA承包商是IMEC，Leuven，Belgium（F. Catthoor），K.U。卢文，鲁汶，比利文（J. Vandewalle），恩斯尔，里昂，法国（Y。Robert），tu代代尔特，代尔夫特，代尔夫特，荷兰（P。Dewilde和E. Deprete），Irisa，Irisa，Rennes，Rennes，Rennes，Francance（P. Quinton）。这些项目中的目标是贡献适用于平行体系结构实现的算法，另一方面，设计方法和综合技术，这些方法和综合技术解决了从真实行为到系统的平行体系结构的设计轨迹。因此，这显然与研讨会和书籍的范围重叠。
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
光学集成电路PDF
算法设计：由Michael Goodrich和Roberto Tamassia撰写的算法算法算法设计的全面介绍，提供了有关计算机算法和数据结构的设计，实现和分析的现代视角。本教科书专为本科和初中算法课程而设计，为理论分析技术，设计模式和实验方法提供了全面的介绍。文本包括几个实施案例研究，并利用Internet应用程序来激励诸如哈希，分类和搜索之类的主题。算法设计专注于实用应用，为学生提供了算法技术的坚实基础，这是那些寻求对算法更全面介绍的人的理想资源。 本书提供了对计算机算法和数据结构的全面介绍。 主要目标是向学生介绍算法和数据结构的设计和分析。 本书涵盖了各种主题，例如算法设计模式，例如贪婪，分歧和动态编程；算法框架，包括NP完整性，近似算法和并行算法；以及列表，树和哈希表等数据结构。 组合算法，图形算法，几何算法，数值算法和Internet算法也涵盖在本书中。 他们还积极从事教育技术研究，特别着重于算法可视化系统和对远程学习的基础设施支持。算法设计专注于实用应用，为学生提供了算法技术的坚实基础，这是那些寻求对算法更全面介绍的人的理想资源。本书提供了对计算机算法和数据结构的全面介绍。主要目标是向学生介绍算法和数据结构的设计和分析。本书涵盖了各种主题，例如算法设计模式，例如贪婪，分歧和动态编程；算法框架，包括NP完整性，近似算法和并行算法；以及列表，树和哈希表等数据结构。组合算法，图形算法，几何算法，数值算法和Internet算法也涵盖在本书中。他们还积极从事教育技术研究，特别着重于算法可视化系统和对远程学习的基础设施支持。作者，古德里奇（Goodrich）和塔玛西亚（Tamassia）教授是数据结构和算法领域的知名研究人员，并发表了许多有关互联网计算，信息可视化，地理信息系统和计算机安全等主题的论文。作者拥有广泛的研究合作记录，并在国家科学基金会，陆军研究办公室和国防高级研究计划局赞助的几个联合项目中担任首席研究人员。Roberto Tamassia获得了博士学位。 1988年，伊利诺伊大学伊利诺伊大学的电气和计算机工程专业。他目前是计算机科学系教授，也是布朗大学几何计算中心主任。他是计算几何形状的编辑：理论和应用以及图形算法和应用杂志，并以前曾在计算机IEEE交易的编辑委员会任职。除了他的研究成就外，塔马西亚在教学方面还具有丰富的经验。自1987年以来，他一直在教授数据结构和算法课程，其中包括新生 - 学生级课程和高级课程，以这种能力获得了几项教学奖项。塔马西亚的教学风格涉及活泼的互动课堂会议，这些课程带来了数据结构和算法技术背后的直觉和见解。Tamas-Sia博士已将数据结构和算法教授为自1988年以来的入门新生课程。学生会发现主题有趣且与互联网应用程序相关。使他的教学风格与众不同的一件事是他有效地利用了互动超文本演讲，延续了布朗的“电子课堂”传统。他所教的课程精心设计的网页已被全球学生和专业人士用作参考材料。算法和与网络相关的主题，例如缓存路由，拍卖机制和爬行技术。我们发现，通过现实世界的应用介绍这些主题并激励学生学习算法可以提高他们的理解。本书提供了Java中的软件实施示例，面向实验分析的实现问题以及各种设计方法。讲师可以根据其喜好构建材料的灵活性，涵盖或跳过某些章节，因为他们认为合适。这本书是围绕算法课程进行的，具有传统算法介绍（CS7）课程或专门的Internet算法课程的可选选择。表0.1提供了一个示例，说明了如何将此材料用于每章，而表0.2提供了另一种选择。此外，该书还提供了一个全面的网站，其中包括大量资源，示例和实施问题与算法和与Internet相关的主题相关的问题。为了增强学习经验，我们提供了补充本书中主题的其他教育辅助工具。我们假设读者对基本数据结构（例如数组和链接列表）有基本的了解，并且熟悉C，C ++或Java（例如C，C ++或Java）等高级编程语言。对于学生，这些资源包括： *以四页格式的大多数主题的演示讲义 *一个有关选定作业的提示的数据库，由问题编号索引 *互动式的小程序，这些互动式小程序可以为本书的Java示例提供基本数据结构和算法 *源代码，而这本书中的Java示例特别有用，这对您的提示服务特别有用，这可能会对某些学生挑战一些学生。For instructors using this book, we offer a dedicated section of the website with additional teaching aids such as: * Solutions to selected exercises in this book * A database of additional exercises and their solutions * Presentations (one-per-page format) for most topics covered in this book Readers interested in implementing algorithms and data structures can download JDSL, the Data Structures Library in Java, from .算法在高级“伪代码”中描述，而特定的编程语言构造仅在可选的Java实现示例部分中使用。在数学背景方面，我们假设读者熟悉一年级数学的主题，包括指数，对数，求和，限制和基本概率。我们在第1章中回顾了大多数这些主题，包括指数，对数和总结，并在附录A中提供了其他有用的数学事实（包括基本概率）的总结。 Algorithm 373-376 8 Network Flow and Matching 381-412 8.1 Flows and Cuts 8.2 Maximum Flow 8.3 Maximum Bipartite Matching 8.4 Minimum-Cost Flow: 8.5 Java Example: Minimum-Cost Flow 398-412 8.6 Exercises **Part II: Internet Algorithmics** 9 Text Processing 417-444 9.1 Strings and Pattern Matching Algorithms 9.2 Tries 9.3 Text Compression 9.4 Text Similarity Testing 9.5 Exercises 10 Number Theory and Cryptography 451-508 10.1 Fundamental Algorithms Involving Numbers 10.2 Cryptographic Computations 10.3 Information Security Algorithms and Protocols 10.4 The Fast Fourier Transform 10.5 Java Example: FFT 500-508 10.6 Exercises **Target Audience** * Computer Programmers * Software Engineers * Scientists **Special Features** * Addresses数据结构和算法的实现 *涵盖了密码，FFT，并行算法和NP完整性
社论：AI驱动的音乐和娱乐机器人
机器人和人工智能（AI）的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动（HRI）。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模，设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施（Wang等，2022; Lim等，2012），而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步，机器人现在可以组成和即兴创作，并在HRI期间解释和应对人类情感状态（McColl等，2016； Wang等，2024）。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果，本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索，包括在钢琴，小提琴，吉他，鼓和马里姆巴等乐器上唱歌，舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中，两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统，该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同，该提议的手被设计为单件3D打印结构，通过调制机械性能和驱动模式，证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调，利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的，多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏，而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能，以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的，并在本地框架中分析了肢体，以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测