基于对称边双循环链表的三角格网表示与实现

针对三角格网提出一种对称边双循环链表结构,对称边是指一条边由2个有向边表示,双循环链表是指这些线段分别以其2个端点为源点,通过同源点关系使线段之间能够顺时针与逆时针方向关联。该结构能方便地维护三角格网拓扑结构。给出三角格网中几个基本操作的伪码实现。与通用的多边形格网结构相比,它具有理解容易、操作方便、使用内存少的优点。     

Delaunay三角网表示和点删除方法

对于三角网的表示方法,提出了一种双循环链表结构,这种结构能够方便的表示三角网的边拓扑和面拓扑信息,以及多边形结构.基于这种结构,对三角网点删除算法进行了改进.以前的点删除算法是基于连续的凸耳删除,提出的方法是基于多边形边的构建方法,利用D-三角网的空外接圆属性.与其它方法相比,这种方法具有容易理解,效率高的优点.     

基于空间和属性数据的联合索引技术

传统联合查询通常需要空间数据库对2个索引进行检索,通过集合运算得到最终结果,运算效率较低。针对该缺陷,提出基于空间和属性数据的联合索引技术,在索引目录项中加入属性数据提高联合检索速度。实验结果表明,该技术对于属性与空间位置有较高相关度的数据,具有较高查询效率。     

基于Citrix的异地软件共享系统的设计与实现

针对国家科技基础条件平台中大型仪器、设备等共享的需求,提出基于思杰（Citrix）的异地软件共享解决方案,其中包括系统原理、设计与实现的描述。经过用户试用,证明该方案可行,有助于提高大型软件的利用率,减少大型软件的购买费用,符合科技基础条件平台资源共享与整合的建设原则。     

基于BERT提示的矿产资源管理规则检测方法研究

政策文本中管理规则检测是一个新兴的自然语言处理任务,在政策冲突检测、政策智能检索、事项合规性检查以及政务系统需求工程等方面具有重要应用价值。本文以矿产资源管理规则检测为研究目标,提出基于转换器的双向编码表征(BERT)提示的政策文本管理规则检测方法。该方法通过构建融入管理规则信息、带有[MASK]标记的提示模板,可以充分发挥掩码语言模型的自编码优势,有效激发BERT模型提取与管理规则相关的文本特征,增加模型稳定性;提出基于BERT模型进行管理规则检测的新应用模式,放弃使用[CLS]隐向量而采用[MASK]隐向量进行分类预测;在矿产资源管理规则数据集上的实验结果表明,该方法的准确率、宏平均F₁值、加权平均F₁值均优于基线方法,在公开数据集上的实验结果也表明了该方法的有效性。     

洪水灾害快速评估关键技术研究

就洪水灾害快速评估系统的若干关键问题进行了研究.首先针对遥感图象处理数据量大、计算量大以及需要大的计算机内存和计算能力强的特点,研究了基于并行计算的遥感图象快速处理功能原理和系统实现.基于并行计算的遥感图象快速处理实现原理主要包括两点,即多计算机并行计算和虚拟共享内存(VSM).其次,研究了基于ArcMap Service的洪水灾害信息后续处理与网络发布一体化解决方案.最后,对鄱阳湖地区1998年特大洪水SAR图象进行了试验,取得了满意的效果.     

NJ-GPCA:一种面向并行空间计算的高效数据访存策略

针对并行矢量空间叠加分析中存在的I/O性能差及并行算法调度效率低的缺陷,提出了"去"归并通用并行计算架构(NJ-GPCA)。该架构首先基于内存数据库Redis设计内存矢量空间数据模型;其次通过数据预处理以及任务分发技术,减少进程等待,提高I/O性能;最后重新进行任务分配以及规划进程调度,避免结果数据归并收集,使得并行叠加分析算法归并收集阶段的时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n)。实验结果表明,该方法对真实地理数据下的并行叠加分析操作,I/O时间至少减少75%,对于提高算法整体性能有明显效果。     

C++的动态多态和静态多态

多态是C＋＋中面向对象技术的核心机制之一,包含静态多态和动态多态,它们之间有一定的相似性,但是应用范围不同。该文论述了这种相似性,并重点论述了以模板实现的静态多态的应用范围。     

胶东望儿山金矿床成矿过程中物质迁移研究

根据岩石的矿物学特征,分析了成矿过程中元素迁移的相对次序,借助于造岩元素的测定结果,利用Ｇｒａｎｔ等浓度线计算了成矿过程中元素的质量变化,并分析了成矿机理。     

基于多分辨率数据源镶嵌的大规模地形实时绘制算法

针对不同分辨率的测量地形数据源,提出了镶嵌四叉树模型,用以实现对多分辨率数据源的镶嵌,以及与细节层次(LOD)算法的融合.设计了基于此模型的批LOD算法,给出了相关公式,并设计了一种从CPU到GPU的渐进LOD数据传输方法.分析了镶嵌四叉树的场景浏览模式,设计了基于此模型的双向两级外存数据调度算法,通过水平、高度两个方向的预测和两级数据预取实现数据页的动态更新,实现了三维地形场景的快速构建和实时浏览.实验表明,该算法能够快速处理大规模多分辨率数据源并且能够充分发挥CPU、GPU与I/O的效率,从而在有限环境下进行快速实时绘制.