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本文提出了一种基于组合式双向拍卖的众包传感任务分配机制（CDA），旨在解决D2D云环境中多任务与多设备间的高效资源分配问题。该机制通过引入出价密度概念，设计了贪心分配与定价模型，在满足个体理性、预算平衡和真实性的前提下，实现了多项式时间内的近似最优解。实验结果表明，相较于传统双向拍卖、随机分配和最大匹配方法，CDA模型在服务百分比、总效用和设备利用率方面均表现出显著优势，有效提升了任务完成率和系统整体效率。

本文探讨了移动众包感知中的任务分配问题，提出基于组合双拍卖（CDA）的COUSTIC模型以解决多任务与多设备协同挑战。通过构建D2D云环境下的组合双拍卖机制，设计多项式时间贪心算法实现高效任务分配，并确保机制的真实性、个体理性和预算平衡。模拟结果表明，该方案在任务完成率、总效用和设备利用率方面优于双拍卖、随机分配和最大匹配机制，分别带来26.3%和15.8%的性能增益，为移动设备资源协同提供了有效解决方案。

HyGrid是一种高效的CPU-GPU混合网格化算法，专为处理不规则且大规模的天文数据而设计。通过引入基于HEALPix的高效查找表，结合多CPU预排序与GPU并行收集策略，HyGrid显著提升了传统卷积网格化方法在GPU上的性能。算法采用数据布局优化和线程粗化技术，在不同输入规模和输出分辨率下均表现出优异的加速比，尤其在处理TB级数据时展现出强大的可扩展性。实验表明，HyGrid在性能上远超现有的cygrid等方法，适用于射电天文、医学成像等多个领域，具有广阔的应用前景。

本文介绍了两种在存储与天文数据处理领域的创新算法：CLDM和HyGrid。CLDM通过引入‘区域热度’和‘区域数据迁移’指标，优化了主机感知SMR驱动器的缓存清理策略，显著减少了数据迁移并提升了响应性能；HyGrid则采用CPU-GPU混合架构，结合预排序与GPU加速聚集操作，高效解决了射电天文大规模数据的网格化处理难题。实验结果表明，两种算法在各自领域均实现了显著的性能提升，为未来数据密集型应用提供了有力的技术支持。

本文介绍了一种名为CLDM的缓存清理算法，旨在提升主机感知叠瓦式磁记录（HA-SMR）驱动器在写密集型应用中的性能。通过综合考虑‘区域热度’和‘区域数据迁移量’，CLDM算法优化了缓存清理策略，有效减少了数据迁移和垃圾回收开销。实验表明，相比传统FIFO方法，CLDM显著降低了数据迁移量，提升了整体性能。该算法适用于企业数据中心、云计算和大数据分析等高负载场景，并具备与自适应调整及其他存储优化技术结合的潜力。

本文提出了一种基于分治思想的并行算法，用于高效计算大规模图数据中的全对SimRank相似度。通过结合图划分与SimRank++模型，算法将原始图划分为多个密集块，利用块间和块内相似度的分层计算，显著降低了时间与空间复杂度。实验在真实数据集上验证了算法的有效性、高计算效率及良好的可扩展性，相比传统方法在性能上实现数倍至数十倍提升，适用于社交网络分析、知识图谱等场景的大规模图相似度计算任务。

本文介绍了两种创新方法：ADAM自适应目录加速机制和基于Spark的全对SimRank相似度并行计算方法。ADAM通过减少NVM写入和优化读取路径，显著提升文件系统的读写性能，适用于企业级存储和云计算环境；而基于Spark的SimRank方法利用图分区与并行计算，有效降低大规模图数据处理的时间与空间开销，应用于社交网络分析和生物信息学等领域。两者分别在存储系统性能优化和图数据相似度计算方面提供了高效、可扩展的解决方案，并展现出广阔的应用前景与未来发展方向。

ADAM是一种面向非易失性内存（NVM）的自适应目录加速机制，针对传统文件系统在NVM上存在的高目录访问开销问题，提出了一种创新的目录设计。通过引入AFDN区域、多级哈希表、区域管理表（AMT）和DRAM缓存树构成的混合索引结构，结合基于读写频率与目录大小的动态状态分类机制，ADAM实现了对目录访问的高效优化。其自适应演化策略（分裂、合并、继承）可根据运行时状态动态调整目录结构，显著降低写入延迟与次数。实验表明，ADAM在NOVA文件系统上的实现大幅提升了文件和目录操作的吞吐量并降低了延迟，尤其在删除操作中

本文介绍了高性能高可靠的RAIS5AS存储架构与ADAM自适应目录加速机制。RAIS5AS通过优化奇偶块生成算法和基于SBT的细粒度数据恢复策略，显著提升了写性能和重建效率，适用于企业级存储与数据中心场景。ADAM针对NVM文件系统提出自适应全名目录命名空间（AFDN）及动态演化策略，解耦目录元数据与inode，有效降低目录访问延迟、提升吞吐量，特别适用于高性能计算与云计算环境。两者分别在存储系统可靠性与文件系统访问性能方面提供了创新且高效的解决方案。

本文探讨了低性能边缘计算与高可靠RAIS5存储架构的技术创新。通过edgeBoost平台，利用跨内核RPC和Binder IPC实现边缘设备的高效并行计算；提出RAIS5AS新型存储架构，引入物理条带与逻辑条带区分机制，结合SBT管理和优化的奇偶校验算法，显著提升写入与重建性能，并增强数据可靠性。实验结果显示其在性能和恢复效率方面均优于传统方案，为未来边缘计算与存储系统的发展提供了有力支持。

edgeBoost是一种加速低端边缘计算的创新技术，通过功能抽象、跨设备Binder IPC和轻量级网络安全机制，显著提升资源受限设备的性能。该技术将计算密集型任务抽象并卸载至高性能服务器执行，实验证明可平均减少76.5%执行时间、52.8%内存使用和78.3%能量消耗。尽管面临带宽依赖、设备兼容性和实现复杂性等挑战，edgeBoost仍为边缘计算提供了高效、安全的解决方案，并具备在物联网、工业互联网等领域广泛应用的潜力。未来发展方向包括优化带宽适应性、拓展设备兼容性和简化技术实现。

本文探讨了高性能计算中的3D立方体元素同步计算方法与波算法应用，并介绍了轻量级通信工具PADM及其在MPI上的简化封装。针对低端边缘计算设备在功耗、资源和运行时兼容性方面的挑战，提出edgeBoost解决方案，通过跨设备RPC、功能抽象与实例化，将计算密集型C内核代码卸载至远程GPU执行，显著降低时间与能源开销。文章还分析了C内核在边缘设备上的应用瓶颈，并展示了edgeBoost的工作流程、性能优势及基于SSL的安全机制，为边缘智能计算提供高效、安全的加速路径。

本文探讨了分布式存储系统的数据分组策略与模板问题中的通信处理技术。介绍了强度优先树结构关系模型（SP-TSRM）在高效缓存和文件组挖掘中的应用，分析了其内存消耗问题及优化方法；针对模板计算中的幽灵单元更新挑战，对比了MPI、PGAS、DSL等通信方案的优劣，并重点介绍了轻量级工具包PADM的设计与实现，支持抽象维度描述、通用数据传输和可配置参数，实现了高性能与高生产力的平衡。文章还展示了2D/3D模板问题的通信流程，提出了性能优化策略，并结合气象模拟、图像处理等实际案例说明应用场景，最后展望了未来研究方向。

本文提出了一种面向分布式存储系统的数据分组策略SP-TSRM，通过挖掘文件的时空局部性特征，结合空间局部性聚类、访问关系二次分类和强度优先的树状关系模型，有效提升文件关联挖掘的准确性和效率。该模型将相关文件分组并预取至缓存，显著提高了缓存命中率。实验基于FIU和MSR真实I/O跟踪数据集，结果表明SP-TSRM在不同场景下均优于传统LRU和现有分组方法，具备良好的通用性与可扩展性，为分布式存储系统的性能优化提供了新思路。

本文介绍了一种基于POWER框架的边缘智能图像识别解决方案，以变电站巡检机器人中的仪表检测为应用背景。通过对比Faster-RCNN与SSD等目标检测算法，选用5分支SSD网络结构进行优化训练，并结合FPGA硬件平台实现模型固化与高性能、低功耗的固件部署。系统采用并行优化和数据流计算框架提升实时性，检测速度达10帧/秒，精度与召回率均超过90%，平均功耗低于5瓦，显著优于传统方法。实验验证了该方案在实时性、准确性与能效方面的优势，展示了其在边缘智能设备中的广阔应用前景。

本文研究了电磁积分方程的并行通信机制与边缘智能图像识别框架POWER。通过LTL形式化验证、Mie级数精度对比和并行效率测试，验证了并行算法的正确性与高效性；同时提出基于FPGA的POWER框架，实现云端训练与边缘推理的协同，支持高实时性、可扩展的智能图像识别应用。实验结果表明，该方法在计算精度和并行性能上表现良好，框架在工业、安防和交通等领域具有广阔应用前景。

本文探讨了基于统计与机器学习的物理负荷监测方法以及电磁散射积分方程的并行求解技术。在物理负荷监测方面，通过分析心率（HB/HR）时间序列的统计特征，结合浅层与深层神经网络模型，有效提升了对运动类型和强度的预测能力；实验表明统计参数如均值、标准差、偏度和峰度在皮尔逊图上具有显著分布规律。在电磁散射求解方面，针对矩量法（MOM）阻抗矩阵生成过程中高复杂度的问题，提出基于MPI的并行通信方法，通过并行矩阵填充、状态驱动的消息交互机制及Petri网形式化建模，显著提高了计算效率并避免了死锁等并发问题。研究展示了两个

本文提出了一种基于并行统计与机器学习方法的身体负荷评估新方法，仅通过心率/心跳数据实现对运动类型和强度的监测与预测，无需依赖加速度计等额外传感器。研究利用心跳时间序列的统计特征（均值、标准差、偏度、峰度）绘制皮尔逊图，提出Metric1和Metric2两个指标用于量化身体负荷与恢复状态。结合线性回归、神经网络和深度神经网络模型，验证了心脏相关特征在提升活动类型预测准确性方面的有效性。实验结果表明，该方法能有效反映不同运动下的生理变化，具有高精度、低成本的优势，适用于运动训练监测与健康管理领域，未来将通过扩大

本文研究并实现了一种高效且可扩展的分布式并行PSSMLT算法，用于基于物理的光线追踪渲染。通过优化像素访问方式、任务划分策略及通信开销，结合本地溅射合成与混合调度机制，有效提升了渲染效率与系统可扩展性。实验在天河-2超级计算机上进行，验证了算法在不同复杂度场景下的高性能表现，具备广泛应用于影视制作、虚拟现实和产品展示等领域的潜力。

本文介绍了两种在计算与渲染领域具有突破性的高效算法：加速人工蜂群算法（ENLABC）和主样本空间Metropolis光传输（PSSMLT）的分布式并行模拟框架。ENLABC通过融合广度-深度搜索与精英邻域学习策略，显著提升了传统ABC算法的收敛速度与求解精度，并在多个测试函数上表现出优越性能；PSSMLT框架则通过引入子图像概念、设计新型分配分区算法及混合调度策略，在天河-2超级计算机上实现了近乎线性加速比，大幅提升了大规模蒙特卡罗渲染的效率。两种算法分别在数值优化与高真实感图形渲染中展现出广泛应用前景。

本文研究并改进了人工蜂群算法（ABC），提出结合深度优先搜索框架与精英引导机制的DFSABC-elite算法，并引入精英邻域学习策略（ENL）以提升局部开发能力。基于此，设计了ENLABC算法，通过融合BFS、DFS与ENL策略，在22个基准函数上进行实验验证。结果表明，ENLABC在不同维度下均表现出优异的收敛速度与解精度，尤其在高维问题中性能突出。文中系统分析了关键参数$P_{enl}$的影响，提出了根据维度调整的建议，并通过与其他先进ABC变体的对比，证明了其整体优势。最后给出了实际应用建议及未来研究

本文探讨了概率旅行商问题（PTSP）的并行分支限界算法与改进的人工蜂群算法（ENLABC）。并行分支限界算法通过任务拆分、性能评估和任务图构建实现高效求解，结合Karp分区策略提升并行效率；而ENLABC算法引入广度优先（BFS）与深度优先（DFS）搜索框架，并设计精英邻域学习策略，增强探索与开发能力，显著加快收敛速度。两种算法分别在确定性路径优化与复杂函数优化中展现出优越性能，为大规模优化问题提供了有效的解决方案。

本文探讨了并行算法在相似性搜索与概率旅行商问题（PTSP）中的应用。重点介绍了CuAPSS算法，一种基于CUDA的混合并行余弦相似性搜索算法，其在准确性、执行效率、可扩展性和低阈值场景下的稳定性表现优异，显著优于传统串行和多核并行算法。同时，研究还提出了一种用于解决NP完全问题PTSP的并行化精确算法，结合分支限界与Karp分区策略，有效提升大规模问题的求解效率。文章总结了两种算法的优势、实际应用场景（如疾病监测、人脸识别、物流配送等），并展望了未来在算法优化、多算法融合与跨领域拓展的发展方向，凸显了并行计

本文介绍了一种用于全对相似性搜索（APSS）的混合CUDA解决方案——CuAPSS。该方案结合对并行扫描和特征并行扫描，利用基于分段的前向列表（SFL）和CUDA倒排列表（CU-IL）的混合数据结构，在GPU上高效处理高维稀疏向量的相似性计算。通过引入基于数据统计特征的参数p调优方法，CuAPSS有效减少了原子操作和内存访问开销，显著提升了性能与可扩展性。实验结果表明，CuAPSS在多个大规模数据集上优于现有算法，具有高准确性、高效性和良好可扩展性，适用于文本挖掘、信息检索等领域。

本文探讨了基于硬件虚拟化的受控通道攻击检测技术与全对相似性搜索（APSS）的高效算法CuAPSS。在安全方面，提出利用EPT权限控制监控页表修改，有效检测#PF侧信道攻击，虽有VM-EXIT带来的性能开销但整体可控；在相似性搜索方面，CuAPSS通过GPU并行架构，设计SFL和CU-IL数据结构，实现大规模高维稀疏向量的快速相似性匹配，相比现有方法加速1.5x-23x，适用于疾病监测、人脸识别等高性能需求场景。文章还对比了各类防护机制与APSS算法的优劣，并展望了未来优化方向。

本文提出了一种基于硬件虚拟化的受控通道攻击检测方案，针对操作系统层面难以防御的精准信息推断攻击，利用KVM虚拟化技术构建检测系统。通过IDT拦截、页表修改监控和关联识别三个核心模块，有效捕捉攻击者钩子操作、页面访问模式篡改等行为，并在虚拟机管理程序层实现异常行为日志记录与分析。实验表明，该方案能准确检测受控通道攻击，且对系统性能影响较小，具备良好的实用性和扩展性。

本文提出两种创新方案以提升数据安全：一是基于区块链的分布式数据去重方案，利用智能合约实现文件验证、注册与自动支付，结合收敛加密和秘密共享保障数据机密性与可靠性；二是基于硬件虚拟化的受控通道攻击检测方法，通过监控EPT和IDT条目变化，结合VMI技术识别攻击行为并发出警报。方案在安全性和可行性上均表现出色，具备广泛的应用前景。

本文提出了一种基于区块链的安全可靠分布式去重方案，旨在解决云存储中数据去重面临的机密性、完整性和可靠性挑战。通过结合收敛加密与秘密共享技术，并利用区块链记录文件指纹和交易信息，实现高效的本地重复检查与数据完整性验证。该方案在保证高存储效率的同时，提升了系统的安全性和容错能力，支持去重下的隐私保护与自动数据修复，具有较低的通信成本和良好的响应性能。

本文提出了一种基于离线机制的缓存替换策略OFL（Offline First-Look），用于提升重复数据删除系统的恢复性能。受离线备份系统在空闲时段处理数据的启发，OFL在数据备份后提前分析访问序列，通过离线模拟生成最优容器替换序列，从而在实际恢复过程中实现精确预取和高效缓存管理。系统由访问序列生成、离线缓存替换、元数据管理和数据恢复等模块组成，结合OCR和RCI机制减少在线计算开销。实验结果表明，OFL在多个数据集上显著降低了恢复时间与缓存未命中次数，优于传统的LRU和OPT策略，同时存储开销极小。该策略

本文深入解析了DA放置和OFL策略在数据存储与恢复中的关键技术应用。DA放置通过结合去重感知与擦除编码感知，优化数据布局，显著提升访问与恢复性能；OFL策略则利用离线最优替换机制，实现准确预取，有效缓解数据块碎片化问题，大幅提高恢复效率。文章通过实验数据对比和流程图展示，论证了两种策略在不同场景下的优势，并给出了实际应用建议，为现代备份系统提供高性能解决方案。

本文深入解析了DA（双感知）数据放置策略，该策略通过结合去重感知与擦除编码感知，有效提升分布式存储系统中的数据放置平衡性与读取性能。去重感知避免重复数据导致的节点负载不均，并利用重复级别预测未来访问；擦除编码感知则保障条带内外的数据顺序性，优化大请求读取效率。基于真实与合成工作负载的实验表明，DA在各类场景下均优于传统滚动放置和随机放置策略，显著降低读取延迟并提升负载均衡水平。该策略适用于企业存储、云计算和大数据处理等高并发、大规模数据管理场景，具有良好的灵活性与扩展潜力。

本文探讨了在英特尔至强融核处理器上实现高效异步并行迪杰斯特拉算法的优化方法，并提出了一种双感知（DA）数据放置方案，以解决同时应用去重与擦除编码时引发的读取不平衡问题。通过结合真实跟踪与合成工作负载实验，DA方案在12节点集群中采用RS(8,4)编码，显著降低了读取延迟，在CAFTL跟踪数据下相比滚动和随机放置平均提升约30%。该方案通过去重感知、编码感知和负载均衡机制，在几乎不增加开销的前提下提升了存储系统的读取性能，为现代高效可靠存储系统提供了可行解决方案。

本文研究了在英特尔至强融核处理器上实现的异步并行迪杰斯特拉算法，旨在高效解决现实世界道路网络中的单源最短路径（SSSP）问题。通过提出基于锁、原子操作和无锁无原子操作的终止检查协议，显著降低了同步开销。结合图分区、顶点重编号、固定出度存储、顶点填充与预取等多种预处理优化技术，有效缓解了缓存浪费和错误共享问题，提升了内存访问效率。实验结果表明，该算法在多种数据集上相比传统顺序实现有显著加速，尤其在合理线程配置下性能最优。研究成果对交通导航、物流规划等实际应用场景具有重要指导意义。

本文探讨了低采样率GPS轨迹的地图匹配算法与单源最短路径（SSSP）问题的优化方法。提出了基于加权最短路径的增量地图匹配算法WSI-matching，在精度和效率上优于传统方法；针对SSSP在多核架构上的性能瓶颈，分析了内存访问、同步开销与并行性挑战，并提出异步并行Dijkstra算法及多种缓存优化策略。实验基于英特尔至强融核处理器，结合真实道路网络数据集，验证了算法的有效性，性能较DIMACS基准提升达9.2倍。未来将探索更优路径算法与复杂场景应用。

本文介绍了一种基于加权最短路径的增量地图匹配算法——WSI-匹配，该算法综合考虑GPS点与候选路段之间的距离、角度和拓扑关系，并在填充缺失路径时引入路径长度、道路等级和方向变化次数等因素，提升了匹配精度。相比传统增量算法SI-匹配和全局算法ST-匹配，WSI-匹配在不同采样间隔下均表现出更高的精度和更优的效率，尤其在采样间隔增大时优势显著。算法通过建立空间索引和子图截取优化计算性能，适用于智能交通、物流配送和共享出行等多个实际场景。未来可通过多源数据融合、实时性优化及人工智能技术进一步提升其性能。

本文探讨了基于CPU-GPU协同计算的模式匹配加速方法与适用于高、低采样率GPS轨迹的增量地图匹配算法。在模式匹配方面，提出采用混合OpenMP-CUDA编程模型与静态工作负载分配策略的PFAC Col36算法，有效提升大文本处理效率；在地图匹配方面，设计基于加权最短路径的WSI-匹配算法，显著提高粗粒度轨迹的匹配精度。实验表明，两种算法在各自领域均优于传统方法，具备良好的应用前景。未来可通过优化数据传输、负载均衡和路径计算进一步提升性能。

本文探讨了安卓系统内核定制以实现系统更新时保留Root权限的技术方案，包括在sys_reboot中备份与恢复启动镜像、防止恢复分区被更新的机制，并通过实验验证了其通用性与稳定性。同时，提出一种基于CPU-GPU协同的并行模式匹配算法，采用混合OpenMP-CUDA编程模型和动态工作负载分配策略，显著提升了大规模数据下的处理性能。实验结果表明，该方法在大体量数据集中优于纯GPU或多线程CPU实现。最后分析了当前方案的局限性，并展望未来优化方向。

本文探讨了天文数据分布式检索方法TSDRM与安卓系统Root后OTA升级的技术解决方案。TSDRM通过引入内存索引和数据分块算法，在千万级数据下显著提升检索效率，速度优于MySQL 7.6-8.7倍、分布式MongoDB 2倍，并具备跨领域应用潜力。针对Android设备Root后难以系统更新的问题，提出基于定制Boot和Recovery内核的OTA升级方案，通过内存中修改完整性检测逻辑，实现系统更新时保留Root权限。实验验证了两种方案的有效性，同时分析了其局限性并展望了未来优化方向。

本文提出了一种高效且创新的时间序列数据检索方法（TSDRM），旨在解决海量天文目录中天体对象的快速交叉匹配与时间序列数据查询问题。通过基于Redis的内存交叉匹配方案和改进的分布式NoSQL数据库Catalog-Mongo，结合HEALPix空间索引与优化的数据分块算法，显著提升了大规模天文数据的导入、插入和查询性能。实验表明，该方法在处理千万级数据时优于MySQL和传统MongoDB，尤其在查询效率方面表现突出，为现代天文学研究提供了自动、高效的海量数据检索解决方案。

本文深入探讨了高效虚拟内存管理与天文数据检索技术。针对多核环境下虚拟内存系统的可扩展性瓶颈，介绍了MedusaVM系统如何通过分散虚拟内存空间和混合页表设计实现近乎线性加速，并在memalloc、hashtable、Metis和Psearchy等基准测试中显著优于传统方案。同时，面对天文领域海量数据的检索挑战，提出了TSDRM方法，结合Redis内存索引和改进的Catalog-Mongo数据库，实现自动化的天体时间序列数据识别与高效查询。文章还对比了相关研究工作，展示了MedusaVM和TSDRM在性能与自