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本文详细分析了Tesla GPU图形与计算架构和CUDA统一计算设备架构，详细描述了如何对计算任务进行并行分解，并通过CUDA的双层并行编程模型映射到Tesla GPU上。 在本文的实现部分，以软件开发流程为主线，描述了如何利用CUDA实现模式识别中的三种常用算法-The paper analyzed the Tesla GPU computing architecture and CUDA graphics and computing devices unified architecture,
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matlab并行计算工具箱教程。可以使用matlab进行并行计算，大大减少运算时间。-matlab toolbox tutorial parallel computing. Matlab parallel computing can greatly reduce the computation time.
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蚁群算法(ant colony algorithm，简称ACA)是20世纪90年代由意大利学者M．Dorigo等人首先提出来的一种新型的模拟进化算法．它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径．用蚁群算法求解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等，取得了一系列较好的实验结果．虽然对蚁群算法研究的时间不长，但是初步研究已显示出蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面具有一定的优势，表明它是一种很有发展前景的方法．蚁群算法的主要特点是：正反馈、分布式计算．正反馈
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遗传算法，基于INTERNET的并性遗传算法研究-Natures genetic algorithm based on INTERNET research
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基于粒子群优化算法的无源模拟滤波器优化设计方法容易陷入局部最优,收敛速度慢迭代次数多、运算量大且稳定性不够好。提出果蝇优化算法对滤波器的整个参数空间进行高效并行搜索直到获得最优的参数值,实例仿真表明,采用该方法设计的滤波器在相同的带宽准确度及阻带衰减的情况下,具有更快的运算速度及收敛性能。-Passive analog filter optimization algorithm based on particle swarm optimization design method is easy
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计算智能是以模型（计算模型、数学模型）为基础、以分布并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论与方法，本书系统的讲述计算智能的基本内容基本理论与基本方法1、从模拟智能的生成过程的观点讲述模拟进化的计算理论。2、从模拟智能结构的观点讲述人工神经网络理论。3、从模拟智能行为的观点讲述模糊逻辑与模糊推理。全书突出基础，强调背景，跟着研究与发展-Computational Intelligence based model (model, mathematical model)-based, distri
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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并行自适应克隆选择算法
在FbgFunc.m中设置目标函数和优化参数
在CloneySelection.m中设置参数取值范围及其他算法参数
本算法在基本克隆选择算法的基础上增加自适应和并行功能计算效率比基本克隆选择算法高。
附带论文为本人为第一作者撰写的，论文中有一部分内容介绍该算法流程。
对该算法有任何疑问可以通过dxbsoccer@163.com联系我。
目前该算法暂时是无约束优化，欢迎大家试用并提出宝贵意见。-Parallel adaptive clon
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使用tensorflow来实现更高级的功能，例如多gpu并行计算、tensorboard可视化-Tensorflow to use more advanced features, such as multi-gpu parallel computing, tensorboard Visualization
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Colt是一个高性能的数学库，由以下几个子库构成：
Colt库:基本的动态数组、稀疏矩阵、线性代数。
Jet库：数理统计、直方图。
CoreJava库：类printf的打印函数，并行计算。(Colt is a high performance math library composed of the following sub libraries:
Colt libraries: basic dynamic arrays, sparse matrices, linear algebra.
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并行运算与神经网络：神经网络并行运算，多层神经网络训练算法的选择(Parallel computing and neural networks)
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