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[发明专利]一种基于粒子网格适配算法的流固耦合方法以及装置-CN202211568715.8有效
发明人：杨灿群;龙思凡;葛振;郭晓威;范小康;李超;唐滔;崔英博 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于粒子网格适配算法的流固耦合方法以及装置。所述方法包括：根据流固耦合实验要求进行初始化，生成临界网格，确定接触粒子；以临界网格作为中间媒介实现流体端和耦合框架preCICE之间的连接，将流体端产生的力和临界网格进行插值从而传递给preCICE，然后preCICE再将力传递到固体结构，固体结构受到了力并且产生了形变的位移，并且把形变位移通过preCICE回传给临界网格，临界网格把形变位移和接触粒子进行插值进而更新其粒子的位置坐标信息。本发明能够复用网格接口的同时又可以通过粒子插值的方式支持无网格方法的耦合，极大的扩充了preCICE耦合软件的应用范围。
一种基于粒子网格算法耦合方法以及装置

[发明专利]基于视觉转换器的图像处理方法、训练方法和电子设备-CN202211400729.9在审
发明人： 龙思凡;皮积敏;王井东 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于视觉转换器的图像处理方法、训练方法和电子设备，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可应用于OCR等场景。该方法包括：确定待处理图像的多个原图像标记；通过视觉转换器模型，将所述多个原图像标记拆分成至少两个重要图像标记和至少两个次要图像标记；通过所述视觉转换器模型，对所述至少两个重要图像标记进行聚合得到新的重要图像标记，并对所述至少两个次要图像标记进行聚合得到新的次要图像标记；通过所述视觉转换器模型，根据所述新的重要图像标记和所述新的次要图像标记进行图像处理，得到图像处理结果。通过上述技术方案能够提高图像处理的准确性。
基于视觉转换器图像处理方法训练电子设备

[发明专利]一种基于MPI并行的SPH程序加速方法及装置-CN202210696740.8在审
发明人：杨灿群;龙思凡;葛振;郭晓威;范小康;李超;唐滔;崔英博 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F9/28 文献下载
摘要：本发明涉及光滑粒子动力学领域，公开了一种基于MPI并行的SPH程序加速方法及装置，本发明对空间中的求解域划分获得预设数量子区域，将子区域分配给处理器；处理器中对子区域进行配置并确定处理器边界数值；在处理器进行并行邻近粒子搜索，通过将处理器求解区域粒子划分为预设数量小元胞以获取邻近粒子；将处理器求解区域划分为边界部分和中心部分，将落入边界区域粒子以非阻塞通信的方式发送至处理器，计算中心部分粒子；在满足第一预设条件时，保存计算结果数组；根据数组中计算结果进行并行化粒子更新确定ghost粒子集合和/或local粒子集合；对ghost粒子集合和/或local粒子集合进行粒子跨处理器转移更新当前处理器粒子数；根据当前处理器粒子数进行迭代。
一种基于 mpi 并行 sph 程序加速方法装置

[发明专利]基于负载均衡的并行序列比对方法、装置和计算机设备-CN202110037593.9有效
发明人：夏泽宇;张昂;杨灿群;崔英博;黄春;唐滔;彭林;方建滨;张鹏;龙思凡 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于负载均衡的并行序列比对方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过在集群的每个节点上启动进程，将待比对文件按照文件数据量进行均分，在每个进程上执行等数据量的序列比对，根据集群中进程的编号获取进程对应的读段文件的指针起始位置以及指针结束位置，同时在进程内启动多个线程，对读段文件中的序列进行并行比对，最后将每一个进程输出的序列比对结果进行合并，得到集群上实现的负载均衡的并行序列比对结果。通过本发明的方法可以充分利用计算资源，一方面在多个节点间实现了负载均衡，另一方面通过多进程以及多线程实现并行序列比对，提高了算法的运行效率。
基于负载均衡并行序列方法装置计算机设备

[发明专利]一种SPH的向量化并行计算方法及装置-CN202110418253.0在审
发明人：杨灿群;龙思凡;郭晓威;范小康;李超;崔英博;黄春;唐滔;彭林;方建滨;张鹏;夏泽宇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本申请涉及一种SPH的向量化并行计算方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过将邻近粒子搜索范围内粒子的原始AoS数据重新组织为SoA数据，使得SoA数据符合所使用的SIMD指令集要求，通过SIMD技术的向量化部件，一次读取多个粒子的粒子数据，将所述粒子数据批量加载到内存，通过由SIMD指令集封装的距离计算函数向量化并行计算，确定邻近粒子；由SIMD指令集封装的应力计算函数，向量化并行计算目标粒子所受的应力信息，根据应力信息更新目标粒子在下一时间步长的粒子信息。本发明充分利用了SIMD指令集向量化计算的性能，提高了SPH程序在CPU内的运行效率。
一种 sph 量化并行计算方法装置