面向大数据的粒计算理论与方法的研究进展

面向大数据的 高性能计算：方法与应用 本书探讨了面向数据密集型应用的新兴高性能架构、提升数据处理效率的新型分析策略，以及机器学习、生命科学、神经网络和神经形态工程等多个领域的前沿应用。 全书结构分为两大部分。第一部分涵盖大数据架构，包括云计算系统和异构加速器，并介绍了面向内存架构和设备的新兴 3D IC 设计原则。第二部分展示了大数据在多个领域的新兴应用案例，包括生物信息学、深度学习和神经形态工程。 主要内容包括： 涵盖 Hadoop/Spark 等分布式系统在内的各种大数据架构 面向大数据应用的基于加速器的解决方案，例如基于 GPU 的加速技术 面向内存架构和设备的新兴 3D IC 设计

数据挖掘技术广泛应用于各个领域。其传统任务分类包含分类、聚类、预测等七类，近年来已拓展至社会网络分析、推荐系统等新领域。

总结聚类算法的研究现状及新进展 分析代表性算法的算法思想、关键技术和优缺点 对典型算法进行实验对比，分析不同数据集和算法的聚类情况 提出聚类分析的研究热点、难点和待解决问题

人工智能在医学应用研究进展 摘要人工智能技术在医学领域的应用研究取得了显著的进展。将探讨人工智能在医学中的应用背景和意义、研究现状、方法和成果，并指出存在的问题和挑战，最后提出未来的研究方向和思路。 人工智能在医学应用的重要性 人工智能技术的应用可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，提高医疗效率，同时也可以帮助医疗机构更好地管理患者健康，降低医疗成本。因此，人工智能在医学中的应用研究具有重要的现实意义和价值。 人工智能在医学应用的主要内容 人工智能在医学中的应用主要包括辅助诊断、治疗、健康管理等方面。在辅助诊断方面，人工智能技术可以通过对患者的医学影像、病理切片等信息进行分析，辅助医生进行更

随着科技的进步，畜禽基因组选择方法在2020年已经取得了显著进展。

并行计算的 k 近邻算法，蛮适合做大规模数据检索优化。论文《并行的 k 近邻查询研究进展》讲得还挺系统的，尤其适合你在高维数据、做图像识别或时间序列相似性搜索时参考。核心思路就是把k-NN查询做并行，比如用多线程或GPU加速，提升性能杠杠的。 想做相似性搜索的可以顺手看看时间序列相似性搜索，里面案例比较丰富，理解起来也轻松些。嗯，做图像相关的还可以看看基于MATLAB的数字识别代码，思路清晰，能直接上手。 如果你在做异构网络，并行化的相似性度量算法这篇也值得一看，和主论文搭配着看更有感觉。对底层实现感兴趣的朋友，别忘了瞄一眼多线程计算的操作指南，讲得蛮细，还带操作步骤。 总结一句：并行 k-N

时空数据挖掘的资源挺多，但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽，逻辑也比较好懂，像交通流量、预测拥堵这些场景，用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试，非参数方法，跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常，比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣，时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下，调度速度快，数据量大也能扛，适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话，可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码，里面有现成的模式发现方法，写得比较实用，改一改就能用。 另外，像网络热点事件时空演化与可

综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展，特别详细介绍了主要算法，并探讨了未来的发展方向，为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。

隐私保护数据挖掘的研究真的是越来越卷了，尤其是最近看了一篇 2013 年的综述，虽然时间有点久，但内容还挺有参考价值的。文章把几类常见的隐私保护方法——像数据匿名化、差分隐私、同态加密这些——讲得蛮清楚，适合刚上手或者准备在项目里加隐私模块的同学看看。 移动设备、物联网、社交 APP 的爆发，导致隐私泄露的风险越来越高。这篇文章就比较系统地聊了下在高维数据、时空数据、分布式架构这些新场景下隐私保护挖掘的挑战。说白了，就是传统方法不太好使了，需要更聪明的算法、更稳的模型。 像安全多方计算和同态加密，这些技术听起来高大上，其实背后逻辑也不复杂：多方不互任，但又得一起算点东西，那就用密码学兜底。文章