高性能计算环境下地理计算服务流程并行处理方法

地理计算是地理信息科学中重要的高级计算模式,是新一代地理信息系统(Geographic Information System, GIS)中不可缺少的组成部分。地理计算过程涉及数据处理、空间分析、过程模拟等多个流程,过程繁复且耗时,计算复 杂且运算量大。高性能计算(High Performance Computing, HPC)是解决复杂地理计算问题的有效方法。针对高性能 计算环境中地理计算服务流程并行执行问题,提出一种简洁的地理计算服务流程建模方法和基于多线程的并发流程 处理策略,设计并实现了高性能计算环境下地理计算服务流程执行引擎原型系统,实现了并发条件下地理计算服务流 程的自动执行与负载均衡。通过在真实高性能计算环境中的实验,验证了所提出的方法能够有效解决地理计算服务 流程建模、执行优化问题,具有良好的性能、准确性及应用前景。     

多核环境下边缘提取并行算法研究

随着处理器由高主频的单核处理器逐步转向片上多核处理器(CMP),计算机并行处理能力不断提升。通过分析GIS串行算法面临的性能瓶颈,利用CMP的优势,采用线程级并行处理栅格数据。针对边缘提取算法,深入分析和比较了MPI、OpenMP等当前主流的并行编程模式,提出了并行性能估计模型。基于OpenMP编程模型分析线程数、调度方式和分块大小对算法并行性能的影响,实现边缘提取最优并行。实验证明,性能评估模型能够准确预测CMP环境下的并行性能,基于OpenMP实现的边缘提取并行算法能够提高图像边缘提取效率。     

基于木马入侵的安全防护

随着计算机网络的广泛应用,网络安全问题日益重要。文章分析了木马的原理、木马入侵的基本步骤以及木马的特征,并从操作系统、安全工具、用户网络安全意识三个方面具体介绍了安全防护解决策略,在此基础上,还给出了对系统及网络进行实时监控协助进行安全防护的策略。     

结构工程师和建筑师

在工业革命的进程中，人们逐渐能够计算和生产几何形状与强度符合要求的铁（后来称为钢）结构建筑。于是统管全程的建筑大师和工作突然被划分成两个职业，建筑师和结构工程师。1748年伽利略为罗马圣彼得教堂的圆屋顶绘制了图样报告，这标志着结构工程学的诞生。     

湿法冶金处理含砷固废的研究进展

介绍了国内外湿法处理含砷固废的方法,并对各方法的优缺点进行了评述.总体来说,湿法处理含砷固废主要分为2个阶段:浸出和砷的最终处置.根据浸出体系的不同,大体上可分为热水浸出、酸性浸出、碱性浸出及无机盐浸出,其中碱性浸出对原料适用性强,且对砷具有高选择性,目前是研究的热点.根据砷的最终处置可分为砷的资源化利用和无害化处理2大类,由于砷及其化合物的高毒害性,大大的限制了其相关产品的使用,因此,国内外企业目前主要是将其无害化处理后进行堆存或填埋.     

实验室条件下氧化铋的制备过程中所涉各因素的研究分析

本文以某铜业公司生产的4NBi为原料,依据铋熔体的蒸发速率方面的研究结果阐述了气化减压氧化法制备超细粉末理论可行性。在实验室的条件下,实现了对氧化铋的制备,并深入分析了影响氧化铋制备的各环境要素。     

海鸥计时凭国创

天津手表厂的ST19型海鸥计时表有柱状轮控制计时功能，并在计时功能基础上添加了实用的日历和月相显示功能，很适合日常佩戴使用。[编者按]     

含砷烟尘的综合利用

采用氢氧化钠碱性浸出分离回收含砷烟尘中的砷,在优化试验条件下,砷、锑、铅的浸出率分别为99.27%、1.83%和0.20%;砷浸出液经氧化—冷却结晶回收砷酸钠后返回浸出过程循环利用,整个脱砷工艺闭路循环。采用硫化钠浸出—空气氧化法分离回收含砷烟尘碱浸渣中的锑并制备焦锑酸钠,碱浸渣中锑的浸出率为93.03%,锑浸出液中锑沉淀率为98.51%。采用硫酸浸出—铝板置换分离回收硫化钠浸出渣中的铟并制备海绵铟,铟的浸出率为71.83%。硫酸浸出渣中铅的主要以PbS的形式存在,可以作为铅冶炼的原料返回铅厂回收铅。     

含砷烟尘选择性浸出砷及其动力学

采用氢氧化钠-硫磺从含砷烟尘中选择性浸出砷,研究了浸出过程的工艺条件和动力学。结果表明: 在氢氧化钠浓度3.0 mol/L、硫磺用量0.075 g/g、液固比6∶1、浸出温度95 ℃、浸出时间2.0 h、搅拌速度400 r/min条件下,砷、锑、铅和锌浸出率分别为99.27%、1.83%、0.20%和0.15%,浸出渣中砷含量为0.08%; 砷的浸出过程主要受固膜内扩散控制,浸出反应表观活化能为7.62 kJ/mol。     

基于动态语言的通用型EDI转换引擎设计与实现

EDI系统在国际贸易领域有广泛的应用。传统的数据转换引擎一般采用静态编程语言（C/C＋＋,Java,C#等等）开发实现的。在使用传统数据转换引擎过程中,开发维护,扩展传统数据转换引擎的成本较高。动态语言不需要编译,语法简捷,开发调试速度快,维护成本低,可移植性强的特点满足了业务人员对数据转换引擎的新需求。因此,基于动态语言实现的数据转换引擎,弥补了传统数据转换引擎的不足。本文主要介绍了基于动态语言Python开发实现的数据转换引擎。此数据转换引擎支持多种数据格式标准,易于使用,运行稳定,执行效率高。