场协同算法

㈠ 协同过滤java用什么实现

众所周知，java在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;例如，我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件，一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲，对于POI和JXL的接口，你很多时候没有法去控制内存什么时候向磁盘写入，很恶心，而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数，所以你不得不去拆分Excel，还好，POI开始意识到这个问题，在3.8.4的版本后，开始提供cache的行数，提供了SXSSFWorkbook的接口，可以设置在内存中的行数，不过可惜的是，他当你超过这个行数，每添加一行，它就将相对行数前面的一行写入磁盘(如你设置2000行的话，当你写第20001行的时候，他会将第一行写入磁盘)，其实这个时候他些的临时文件，以至于不消耗内存，不过这样你会发现，刷磁盘的频率会非常高，我们的确不想这样，因为我们想让他达到一个范围一次性将数据刷如磁盘，比如一次刷1M之类的做法，可惜现在还没有这种API，很痛苦，我自己做过测试，通过写小的Excel比使用目前提供刷磁盘的API来写大文件，效率要高一些，而且这样如果访问的人稍微多一些磁盘IO可能会扛不住，因为IO资源是非常有限的，所以还是拆文件才是上策;而当我们写CSV，也就是文本类型的文件，我们很多时候是可以自己控制的，不过你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式写入即可被CSV识别出来;如何写入呢？下面来说说。。。在处理数据层面，如从数据库中读取数据，生成本地文件，写代码为了方便，我们未必要1M怎么来处理，这个交给底层的驱动程序去拆分，对于我们的程序来讲我们认为它是连续写即可;我们比如想将一个1000W数据的数据库表，导出到文件;此时，你要么进行分页，oracle当然用三层包装即可，mysql用limit，不过分页每次都会新的查询，而且随着翻页，会越来越慢，其实我们想拿到一个句柄，然后向下游动，编译一部分数据(如10000行)将写文件一次(写文件细节不多说了，这个是最基本的)，需要注意的时候每次buffer的数据，在用outputstream写入的时候，最好flush一下，将缓冲区清空下;接下来，执行一个没有where条件的SQL，会不会将内存撑爆？是的，这个问题我们值得去思考下，通过API发现可以对SQL进行一些操作，例如，通过：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql)，这是默认得到的预编译，还可以通过设置：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql，ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY，ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);来设置游标的方式，以至于游标不是将数据直接cache到本地内存，然后通过设置statement.setFetchSize(200);设置游标每次遍历的大小;OK，这个其实我用过，oracle用了和没用没区别，因为oracle的jdbcAPI默认就是不会将数据cache到java的内存中的，而mysql里头设置根本无效，我上面说了一堆废话，呵呵，我只是想说，java提供的标准API也未必有效，很多时候要看厂商的实现机制，还有这个设置是很多网上说有效的，但是这纯属抄袭;对于oracle上面说了不用关心，他本身就不是cache到内存，所以java内存不会导致什么问题，如果是mysql，首先必须使用5以上的版本，然后在连接参数上加上useCursorFetch=true这个参数，至于游标大小可以通过连接参数上加上：defaultFetchSize=1000来设置，例如：jdbc：mysql：//xxx.xxx.xxx.xxx：3306/abc？zeroDateTimeconvertToNull&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=1000上次被这个问题纠结了很久(mysql的数据老导致程序内存膨胀，并行2个直接系统就宕了)，还去看了很多源码才发现奇迹竟然在这里，最后经过mysql文档的确认，然后进行测试，并行多个，而且数据量都是500W以上的，都不会导致内存膨胀，GC一切正常，这个问题终于完结了。我们再聊聊其他的，数据拆分和合并，当数据文件多的时候我们想合并，当文件太大想要拆分，合并和拆分的过程也会遇到类似的问题，还好，这个在我们可控制的范围内，如果文件中的数据最终是可以组织的，那么在拆分和合并的时候，此时就不要按照数据逻辑行数来做了，因为行数最终你需要解释数据本身来判定，但是只是做拆分是没有必要的，你需要的是做二进制处理，在这个二进制处理过程，你要注意了，和平时read文件不要使用一样的方式，平时大多对一个文件读取只是用一次read操作，如果对于大文件内存肯定直接挂掉了，不用多说，你此时因该每次读取一个可控范围的数据，read方法提供了重载的offset和length的范围，这个在循环过程中自己可以计算出来，写入大文件和上面一样，不要读取到一定程序就要通过写入流flush到磁盘;其实对于小数据量的处理在现代的NIO技术的中也有用到，例如多个终端同时请求一个大文件下载，例如视频下载吧，在常规的情况下，如果用java的容器来处理，一般会发生两种情况：其一为内存溢出，因为每个请求都要加载一个文件大小的内存甚至于，因为java包装的时候会产生很多其他的内存开销，如果使用二进制会产生得少一些，而且在经过输入输出流的过程中还会经历几次内存拷贝，当然如果有你类似nginx之类的中间件，那么你可以通过send_file模式发送出去，但是如果你要用程序来处理的时候，内存除非你足够大，但是java内存再大也会有GC的时候，如果你内存真的很大，GC的时候死定了，当然这个地方也可以考虑自己通过直接内存的调用和释放来实现，不过要求剩余的物理内存也足够大才行，那么足够大是多大呢？这个不好说，要看文件本身的大小和访问的频率;其二为假如内存足够大，无限制大，那么此时的限制就是线程，传统的IO模型是线程是一个请求一个线程，这个线程从主线程从线程池中分配后，就开始工作，经过你的Context包装、Filter、拦截器、业务代码各个层次和业务逻辑、访问数据库、访问文件、渲染结果等等，其实整个过程线程都是被挂住的，所以这部分资源非常有限，而且如果是大文件操作是属于IO密集型的操作，大量的CPU时间是空余的，方法最直接当然是增加线程数来控制，当然内存足够大也有足够的空间来申请线程池，不过一般来讲一个进程的线程池一般会受到限制也不建议太多的，而在有限的系统资源下，要提高性能，我们开始有了newIO技术，也就是NIO技术，新版的里面又有了AIO技术，NIO只能算是异步IO，但是在中间读写过程仍然是阻塞的(也就是在真正的读写过程，但是不会去关心中途的响应)，还未做到真正的异步IO，在监听connect的时候他是不需要很多线程参与的，有单独的线程去处理，连接也又传统的socket变成了selector，对于不需要进行数据处理的是无需分配线程处理的;而AIO通过了一种所谓的回调注册来完成，当然还需要OS的支持，当会掉的时候会去分配线程，目前还不是很成熟，性能最多和NIO吃平，不过随着技术发展，AIO必然会超越NIO，目前谷歌V8虚拟机引擎所驱动的node.js就是类似的模式，有关这种技术不是本文的说明重点;将上面两者结合起来就是要解决大文件，还要并行度，最土的方法是将文件每次请求的大小降低到一定程度，如8K(这个大小是经过测试后网络传输较为适宜的大小，本地读取文件并不需要这么小)，如果再做深入一些，可以做一定程度的cache，将多个请求的一样的文件，cache在内存或分布式缓存中，你不用将整个文件cache在内存中，将近期使用的cache几秒左右即可，或你可以采用一些热点的算法来配合;类似迅雷下载的断点传送中(不过迅雷的网络协议不太一样)，它在处理下载数据的时候未必是连续的，只要最终能合并即可，在服务器端可以反过来，谁正好需要这块的数据，就给它就可以;才用NIO后，可以支持很大的连接和并发，本地通过NIO做socket连接测试，100个终端同时请求一个线程的服务器，正常的WEB应用是第一个文件没有发送完成，第二个请求要么等待，要么超时，要么直接拒绝得不到连接，改成NIO后此时100个请求都能连接上服务器端，服务端只需要1个线程来处理数据就可以，将很多数据传递给这些连接请求资源，每次读取一部分数据传递出去，不过可以计算的是，在总体长连接传输过程中总体效率并不会提升，只是相对相应和所开销的内存得到量化控制，这就是技术的魅力，也许不要太多的算法，不过你得懂他。类似的数据处理还有很多，有些时候还会将就效率问题，比如在HBase的文件拆分和合并过程中，要不影响线上业务是比较难的事情，很多问题值得我们去研究场景，因为不同的场景有不同的方法去解决，但是大同小异，明白思想和方法，明白内存和体系架构，明白你所面临的是沈阳的场景，只是细节上改变可以带来惊人的效果。

㈡ 集群管理和算法仓库系统有什么用

摘要 亲您好，很高兴为您解答，简单地说，集群就是指一组（若干个）相互独立的计算机，利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统，每个集群节点（集群系统中的单个计算机通常称为节点）都是运行各自服务的独立服务器。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。这些服务器之间可以彼此通信，协同向用户提供应用程序，系统资源和数据，并以单一系统的模式加以管理。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度或可靠性。

㈢ 基于用户的系统过滤 什么是推荐算法

什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。 推荐算法的条件 推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件 根据和你共同喜好的人来给你推荐 根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组合起来给你推荐 实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。 基于用户的协同过滤算法 我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你，与之对应的是基于物品的推荐算法，这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。 然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。 所以，综合起来说就是这么一个算法，那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下，然后告诉你什么东西你会喜欢。 算法描述 相似性计算 我们尽量不使用复杂的数学公式，一是怕大家看不懂，难理解，二是我是用mac写的blog,公式不好画，太麻烦了。。 所谓计算相似度，有两个比较经典的算法 Jaccard算法，就是交集除以并集，详细可以看看我这篇文章。 余弦距离相似性算法，这个算法应用很广，一般用来计算向量间的相似度，具体公式大家google一下吧，或者看看这里 各种其他算法，比如欧氏距离算法等等。 不管使用Jaccard还是用余弦算法，本质上需要做的还是求两个向量的相似程度，使用哪种算法完全取决于现实情况。 我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。 与目标用户最相邻的K个用户 我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那么一般的，我们会定一个数K，和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了，他们的爱好可能和你的爱好相差不大，让他们来推荐东西给你（比如肥皂）是最好不过了。

㈣ 张学军的科研项目情况

（1）主持或参加国家自然科学基金3项，其中主持面上1项，作为核心人员参加重点和面上各1项
– 面上项目，主持，2006－2008年，“协同式机场流量管理优化算法研究”；
– 重点项目，核心人员，2006－2010年，“空天地一体化信息网络的基础理论及关键技术研究”；
– 面上项目，核心人员，2004－2006年，“天空地一体化环境下的空中自组织网络关键技术研究”；
（2）作为技术负责人参加了国家重大科技攻关计划1项，
– 2000－2002年，“CNS/ATM网关系统”，技术负责人；
（3）蓝天新星计划
– 2004－2006年，“基于IP技术的航空电信网（ATN）关键技术研究 ”，主持；
（4）民航科研项目：3项
– 2005－2006年，“空管信息安全保障体系研究”，主持
– 2003－2006年，“民航数据通信研究平台”，技术负责人；
– 2002－2003年，“中国国际航空公司ACMS系统”，技术负责人；
还主持或参加民航科研项目9项，其中主持3项，科研经费年均达到100万
发表学术论文及出版专着情况
– 结合工程实践，发表论文30余篇，其中EI 4 篇、ISTP 1 篇；
– 参与编写教材《现代空中交通管理 》，国防科工委和北京市精品教材，

㈤ PK特斯拉！尝鲜捷途X95 L4级自动驾驶，引领国潮新实力！

仍对上代奥迪A7的宣传片，有很深的印象。画面中，金发碧眼的摩登女郎下车后，那辆黑色的A7自动驶离，进入地库后自动泊车，女郎离开时，通过手机召唤，车辆又自己开到了停车地点。整个过程在当时相当炫酷，这让我们初次感受到了自动驾驶的魅力。

但或许是考虑到法规和安全问题，这项技术并没有在A7上量产。直到去年10月，特斯拉更新了“智能召唤”功能，在60m左右的距离内，车主可通过手机“召唤”车辆自动行驶到身边。

总结

在5G技术、“新四化”的推动下，很多车企都在自动驾驶领域默默耕耘，但受制于技术封锁和技术储备的问题，国内各车企目前的技术储备仍参差不齐。捷途依托奇瑞20多年的造车经验，率先突破L4级别自动驾驶，为以后法规、技术和配套设施成熟后，这项技术的及时投放市场，算是奠定了国内车企行业的领先地位。

捷途X95的突出价值，在大空间、强动力、高配置的基础上，未来它可能也会是搭载L4级自动驾驶车型中，最亲民的。

这种尖端技术下放的执行力，也彻底体现了捷途以用户为中心的理念，您喜欢吗？

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈥ 求基于用户的协同过滤算法matlab代码

什么是推荐算法
推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。
最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。
推荐算法的条件
推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件
根据和你共同喜好的人来给你推荐
根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐
根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了
根据上面的几种条件组合起来给你推荐
实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。
基于用户的协同过滤算法
我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你，与之对应的是基于物品的推荐算法，这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。
然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。
所以，综合起来说就是这么一个算法，那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下，然后告诉你什么东西你会喜欢。
算法描述
相似性计算
我们尽量不使用复杂的数学公式，一是怕大家看不懂，难理解，二是我是用mac写的blog,公式不好画，太麻烦了。。
所谓计算相似度，有两个比较经典的算法
Jaccard算法，就是交集除以并集，详细可以看看我这篇文章。
余弦距离相似性算法，这个算法应用很广，一般用来计算向量间的相似度，具体公式大家google一下吧，或者看看这里
各种其他算法，比如欧氏距离算法等等。
不管使用Jaccard还是用余弦算法，本质上需要做的还是求两个向量的相似程度，使用哪种算法完全取决于现实情况。
我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。
与目标用户最相邻的K个用户
我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那么一般的，我们会定一个数K，和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了，他们的爱好可能和你的爱好相差不大，让他们来推荐东西给你（比如肥皂）是最好不过了。

㈦ 谁有西安交通大学陶文铨教授关于传热学的全套教学视频

陶文铨教授作为国际数值传热学知名专家，长期从事传热学及其数值模拟方法与工程应用的教学与研究，推动与促进了我国计算传热学科的形成与发展；提出了分析对流项离散格式稳定性的符号不变原理与处理不规则区域的组合网格思想，提出了绝对稳定的对流项离散新格式和处理不可压缩流场速度与压力耦合关系的全隐算法，提高了计算精度和收敛速度；在强化传热方面，提出与研制了多项高效强化传热新技术。在强化传热方面，提出与研制了多项高效强化传热新技术，研究了基本理论与工程应用、电子元器件的冷却技术、湍流模型及其工程应用、高效换热器的优化设计与研发、微细尺度流动和传热的研究、多尺度系统/过程建模。在数值计算方面，陶文铨提出了分析对流项离散格式稳定性的符号不变原理与处理不规则区域的组合网格思想；提出了绝对稳定的对流项离散新格式和处理不可压缩流场速度与压力耦合关系的全隐算法，提高了计算精度和收敛速度。陶文铨所创建的西安交通大学传热与流动数值模拟研究团队在国际上有一定影响。团队中青年学者茁壮成长，2人获得全国优秀博士论文奖，1人获得国家杰出青年科学基金，1人为国家级教学名师，3人为教育部新世纪优秀人才。陶文铨已经培养研究生83人，其中39人获博士学位，46人获硕士学位。据中国科学技术信息研究所、国家工程技术数字研究馆信息、全国图书馆参考咨询联盟：1988年至2012年期间，陶文铨培养学生情况如下：毕业时间论文题目作者指导老师学位类别2012《强化制冷工质相变换热以及管壳式水冷冷凝器的实验和应用研究》冀文涛陶文铨博士2011《用于电子器件冷却的脉管制冷机与微通道热沉的研究》巩亮陶文铨博士2011《介观格子Boltzmann方法与宏观/微观方法耦合模拟多尺度热流科学问题》栾辉宝陶文铨博士2011《强化气体换热技术及强化技术性能评价图研究》樊菊芳陶文铨博士2010《受浮升力影响的湍流对流换热的直接数值模拟研究》阳祥陶文铨博士2010《基于VOSET方法的二维水平膜态沸腾研究》郭东之陶文铨硕士2010《质子交换膜燃料电池局部电流和局部电位实验研究》樊进宣陶文铨硕士2009《R134a水平管外沸腾和凝结传热的实验研究及理论预测》冯楠陶文铨硕士2009《汽车驾驶室热环境数值模拟与汽车乘客热舒适度评价》王甜甜陶文铨硕士2009《低阶模型在玻璃厚度的实时控制及传热反问题求解中的应用》丁鹏陶文铨博士2009《质子交换膜燃料电池的局部电流分布特性实验与数值研究》于乐陶文铨硕士2009《格子Boltzmann方法对湍流问题的模拟及其在多尺度分析中的应用》徐辉陶文铨博士2009《恶劣热环境下无线通信设备散热系统的改进及优化设计》刘召军陶文铨硕士2009《壁面附近流体凝结特性的分子动力学研究》陈鹏飞陶文铨硕士2009《螺旋折流板换热器壳侧传热与阻力特性及换热器热力设计方法的研究和软件开发》张剑飞陶文铨博士2009《气泡运动行为的研究及其在蒸发器液滴夹带计算中的应用》林再江陶文铨硕士2009《镍基渗层螺旋翅片管省煤器气侧积灰、流动与经济性研究》史月涛陶文铨博士2008《跨临界二氧化碳制冷空调循环及其平片、开缝片换热器实验、数值研究》吴志根陶文铨博士2008《低Ma可压缩对流换热的数模方法及在翅片开发中的应用》皮秀平陶文铨硕士2008《平行流冷凝器性能的实验研究及数值模拟》孙玮陶文铨硕士2008《食品冷藏陈列柜强化传热及节能技术研究》吕彦力陶文铨博士2008《微细通道内流动与换热特性的理论研究及实际应用》李卓陶文铨博士2008《提高建筑物围护结构保温性能的数值与实验研究》李临平陶文铨博士2008《质子交换膜燃料电池的局部电流分布以及动态响应研究》卫星陶文铨硕士2008《氟利昂替代制冷剂在水平管外相变换热强化的实验研究》冀文涛陶文铨硕士2007《波纹管内部的换热强化及外部绕流减阻的数值模拟》王小佳陶文铨硕士2007《制冷剂在双侧强化管外凝结和沸腾换热的实验研究及数值模拟》张定才陶文铨博士2007《先进流动与传热数值计算体系的构建》金巍巍陶文铨博士2007《计算机CPU芯片等电子器件冷却散热器的数值模拟和实验研究》谢旭良陶文铨博士2007《强化空气及油类换热设备传热的数值模拟与实验研究》李斌陶文铨博士2007《矩形截面通道内强化对流换热机理的研究及湍流换热的高级数值模拟》马良栋陶文铨博士2007《弓形与螺旋折流板管壳式换热器的实验研究》陶文铨硕士2007《质子交换膜燃料电池性能优化的数值模拟及实验研究》闵春华陶文铨博士2006《直接模拟蒙特卡罗法在微尺度气体流动与换热中的应用》王裕峰陶文铨硕士2006《格子-Blotzmann方法及其在血液流动研究和非牛顿流体数值模拟中的应用》吕嘉喜陶文铨硕士2006《燃料电池工作角度和反应气流量的影响及小型电池堆的研制》姜炜陶文铨硕士2005《紧凑式换热器表面的强化换热节能机理及其优化研究》周俊杰陶文铨博士2005《湍流的直接模拟及微尺度流动和换热研究》李光熙陶文铨博士2005《螺旋折流板管壳式换热器和平行流冷凝器的数值模拟》吴扬陶文铨硕士2005《电子器件散热器自然对流换热的实验研究及三维数值模拟》高健陶文铨硕士2005《质子交换膜燃料电池性能的实验研究和数值模拟》刘训良陶文铨博士2005《光管与翅片管管壳式换热器的三维数值模拟》李欣陶文铨硕士2005《脉管制冷机三维数值模拟计算及混合工质应用的试验研究》丁文静陶文铨博士2005《流动传热问题先进算法及其在强化空气对流传热应用中的研究》屈治国陶文铨博士2005《具有运动边界通道内流动与换热问题的大涡模拟》石磊陶文铨硕士2004《电脑CPU散热器的实验研究及数值模拟》陆正裕陶文铨硕士2004《用直接模拟蒙特卡罗法计算微通道中的流动与换热》周靖陶文铨硕士2004《波纹管内流动和换热规律的实验研究及数值模拟》曾敏陶文铨博士2004《开缝翅片换热表面流动与传热特性的数值模拟和实验研究》程永攀陶文铨硕士2004《格子-Boltzmann方法及其在微通道和多孔介质流动模拟中的应用》伍华荣陶文铨硕士2004《微尺度气体流动与换热特性研究及格子-Boltzmann方法分析》唐桂华陶文铨博士2003《具有运动边界的流动与换热问题的数值及实验研究》张东升陶文铨博士2003《换热器壳侧流动与换热的数值模拟及实验研究》邓斌陶文铨博士2002《翅片管换热表面传热特性的数值研究及场协同原理分析》宋富强陶文铨硕士1993《水平放置环状扇形通道内的对流换热》吕树申陶文铨硕士2001《旋转通道内的湍流流动与换热的研究》李增耀陶文铨博士2001《非结构化网格的生成及其在多孔介质相变传热数值模拟中的应用》徐明海陶文铨博士2001《格子-Boltzmann方法及其在常规与微尺度对流换热模拟中的应用》李明秀陶文铨硕士2001《螺旋折流板换热器传与阻力性能的实验研究》王良陶文铨硕士2001《管壳式换热器壳侧流场与温度场的三维数值模拟》胡延东陶文铨硕士2000《R407C非共沸混合工质在水平单馆外凝结换热的研究》成昌锐陶文铨博士2000《三维复杂区域内湍流流动的实验及数值研究》聂建虎陶文铨博士2000《R407C非共沸混合工质在水平单管外凝结换热的研究》成昌锐陶文铨硕士2000《周期性通道内非牛顿流体的流动与换热实验与数值研究》杨小玉陶文铨硕士1998《内翅片管中的对流换热及非结构化网格中有限容积法的研究》宇波陶文铨博士1997《R134a及R32/R134a水平管内流动凝结与沸腾换热的研究》陈民陶文铨博士1995《低沸点工质在水平管内的强迫流动凝结换热》李沛文陶文铨博士1997《用于燃气轮机叶片内冷的新型强化方法及冲击冷却的研究》苑中显陶文铨博士1997《壁面带有离散突起散热块的竖直通道中的自然对流换热》魏建国陶文铨博士1997《现代差分格式的发展及离心压缩机内部紊流场的数值模拟》倪明玖陶文铨博士1996《复杂截面及扭转通道中紊流流动与换热的实验与数值研究》王良璧陶文铨博士1996《封闭空腔内孤立物体自然对流稳定性及分歧现象研究》刘继平陶文铨博士1996《转弯通道及旋转盘腔内的紊流流动与换热研究》赵长颖陶文铨博士1996《倾斜封闭立方腔内多块孤立平板的自然对流换热》王秋旺陶文铨博士/《汽液界面特性和水的密度极值的分子动力学研究》熊建银陶文铨硕士/《管翅式换热器空气侧流动与换热的数值模拟》张超超陶文铨硕士/《高压推力室流动与传热特性及液膜冷却的数值模拟研究》张宏伟陶文铨博士1992《R152a饱和蒸气在四种水平单管外凝结换热的研究》程斌陶文铨硕士1991《封闭腔内孤立物体的自然对流换热》杨茉陶文铨博士1991《射流对矩形空腔冲击的传热传质特性研究》李沛文陶文铨硕士1990《流体横掠非均长倾斜板簇的换热及阻力特性的试验研究》黄辉章陶文铨硕士1990《多孔结构中对流传质规律与阻力特性的实验研究及流动的数值分析》刘保民陶文铨硕士专着作品陶文铨出版专着与教材13部。其中专着《数值传热学》已经被国内外期刊论文引用六千余次。出版时间图书名称作者出版社1981《传热学基础》陶文铨主编电力工业出版社1988《数值传热学》陶文铨编着西安交通大学出版社1991《计算流体力学与传热学》陶文铨编着中国建筑工业出版社1995《传热学的研究与进展杨世铭教授从教50周年暨70寿辰纪念文集》陶文铨等编高等教育出版社1998《传热学》杨世铭，陶文铨编着高等教育出版社1999《陈学俊院士从事教育科技六十周年暨八十华诞纪念册》陶文铨主编2000-6-1《计算传热学的近代进展》陶文铨科学出版社2001-5-1《数值传热学(第2版)》陶文铨西安交通大学出版社2001-7-1《工程热力学——教育部高等教育面向21世纪课程教材》陶文铨，李永堂武汉理工大学出版社2005《对流换热及其强化的理论与实验研究最新进展》陶文铨，何雅玲等编着高等教育出版社2006-12-1《传热学》陶文铨西北工业大学出版社2006-8-1《传热学第四版》杨世铭，陶文铨高等教育出版社2009-1-1《传热与流动问题的多尺度数值模拟：方法与应用》陶文铨科学出版社期刊论文截止2014年，陶文铨发表科研论文400余篇：国际杂志140篇，国际会议80余篇，国内重要期刊物近200篇。根据万方数据库检索的部分论文如下：发表时间论文名称作者期刊名称2002/8/––-QuanTao,Zeng-YuanGuo,Bu-/11/dsynergyprincipleWQTao,YLHe,QWWang,ZGQu,/11/-,/9/odelvalidation:PartI.,CHMin,XLLiu,YLHe,BHYin,/1/blems—Clear()partI:,ZGQu,YLHeNumericalHeatTransfer,PartB:Fundamentals1984/11/,WQTao2009/1/msWen-QuanTao,Ya-,anInternationalJournal1987/4/-stateconvection-diffusioWQTao,,PartAApplications2002/11场协同原理在强化换热与脉管制冷机性能改进中的应用(上)陶文铨，何雅玲西安交通大学学报2010/2/15无网格数值求解方法陶文铨，吴学红，戴艳俊中国电机工程学报1982/1/1Buoyancy-nelsEMSparrow,WQTaoNumericalHeatTransfer,PartAApplications2007/11/stageheatexchangerWQTao,YPCheng,/1/31Heattransferatanarrayofco-planarslat-,WQTao,

㈧ 如何从维度的角度来理解人工智能

维度是指什么？如果这句话的意思是问如何从所有的方向来理解脱离灵魂的人类心灵，那么我本人对这样的假设是持反对态度的。世界应该为人工智能设置禁区，只让人工智能在规定的领域进行研究和应用

㈨ 蓝信全场景智能化安全协同平台是什么

蓝信全场景智能化安全协同平台是移动互联网时代大型政企专属的协同工作平台，是国内先行通过安全等级保护三级认证并已通过等保2.0三级评定的协同工作平台，同时，也是协同办公领域领先通过国 密算法认证且被授予《商用密码产品型号证书》的工作平台。此外，蓝信全场景智能化安全协同平台已领先完成包含PKS体系 (PKS体系是以飞腾CPU和麒麟操作系统组成的“PK”体系为基础，结合防护安全软件所打造的立体防护安全链)、鲲鹏、龙芯等信创体系软硬件适配工作。