Cтраница 1
Вычислительные ресурсы ( память и время вычислений), необходимые для отыскания правильной интерпретации, не должны превышать определенный порог. Система распознавания, которая через пару дней выдаст результат, пусть и правильный, и потребует памяти объемом несколько гигабайт, вряд ли кому-нибудь будет нужна. [1]
Использование вычислительных ресурсов осуществляется в режиме удаленного доступа по локальной сети и сети Интернет после прохождения курса обучения и приобретения пароля. Расчеты ведутся в операционной среде LINUX ( Red Hat) в распределенном ( DQS) и распараллельном ( MPI) режимах. [2]
Ограниченность вычислительных ресурсов применяемого микропроцессора привела к необходимости часть реша ых эадач по преобразованию данных выполнить аппаратно, а ос - тавшуюся часть - программно. [3]
Вариант архитектуры вычислительных ресурсов для выполнения конкретного программного приложения, как правило, является результатом структурных и параметрических преобразований операционной модели. [4]
Экономичность использования вычислительных ресурсов обеспечивается за счет: сжатия данных, существенно уменьшающего требования памяти к объему внешней памяти по отношению к первоначальным исходным данным; специальных методов адресации и организации памяти, при которых не используется метод сцепления, приводящий к зависимости данных от памяти; метода динамической буферизации, который позволяет минимизировать число обращений к внешней памяти во время работы с базой данных. [5]
На затраты вычислительных ресурсов при реализации СЦФ влияют два основных фактора: 1) анализ спектра входного сигнала, необходимый для перехода в спектральную область; 2) размерность спектральных сверток и вид их ядер в алгоритмах работы ЦФ. Для ускорения процесса анализа спектра целесообразно в качестве базиса исполь - - зовать СБФ, простые в реализации, для которых имеются алгоритмы быстрого преобразования. Из этих соображений наиболее предпочтительны двоично-ортогональные функции Уолша и Хаара. [6]
При проектировании АСУ общие вычислительные ресурсы распределяются между подзадачами. Обычно количество ресурсов, отведенное / - и подзадаче, определяет возможное значение показателя качества ее решения. Допустим далее ( и это вполне естественно), что показатель качества работы всей системы есть известная функция от показателей качества решения подзадач. Как в этом случае оптимально распределить ресурсы между подзадачами. [7]
Требуя небольшого объема вычислительных ресурсов, ArGIS решает задачи, посильные таким мощным пакетам, как ER Mapper. Система ArGIS ориентирована на построение цифровых моделей с использованием аэрокосмических снимков. Она позволяет не только строить цифровую модель рельефа ( по регулярной сетке), но и получать ее трехмерное перспективное представление. По цифровой модели рельефа с помощью специального программного модуля получают разрезы. [8]
ММ характеризуется затратами вычислительных ресурсов ( затратами машинных времени Тм и памяти / 7М) на ее реализацию. [9]
Учитывая большие затраты вычислительных ресурсов при решении NP-полных задач, для решения рассматриваемой задачи может быть использован, например, усеченный метод ветвей и границ. Для использования такой схемы необходимо определить точность, с которой пользователь хотел бы получить приближенное решение. [10]
Объективность нормирования затрат вычислительных ресурсов на эксплуатацию отраслевых типовых проектных решений проявляется через развитую систему обратных связей. Наличие значительного числа экспертов ( предприятий ИВО), апробирующих нормативы потребления ресурсов для различных объемов обрабатываемых и результатных данных, позволяет выявить объективно необходимые затраты, максимально приближенные к нормативам потенциальной возможности, а не основанные на расчете средних величин. Нормативы потенциальной возможности устанавливаются с учетом применения прогрессивной техники и технологии, передовой организации вычислительного производства. [11]
Для эффективного использования вычислительных ресурсов на ВЦКП с помощью СУБД устраняется избыточное дублирование данных, проводится защита данных от сбоев оборудования и от ошибочных действий разных пользователей, работающих с общей базой данных. [12]
Эти жадные до вычислительных ресурсов алгоритмы являются в то же время наиболее эффективными, и наименее требовательными к условиям проведения эксперимента. Они не имеют ограничений на порядок модели, предъявляют достаточно низкие требования ко входному сигналу, к тому же довольно устойчивы к наличию шума. Использование дискретных моделей вместо непрерывных позволяет избежать численного интегрирования и связанных с ним ошибок, заменив его более быстрым и удобным суммированием. Многие алгоритмы могут работать в условиях пассивного эксперимента, что иногда бывает необходимо. [13]
Требуя небольшого объема вычислительных ресурсов, ArGIS решает задачи, посильные таким мощным пакетам, как ER Mapper. Система ArGIS ориентирована на построение цифровых моделей с использованием аэрокосмических снимков. Она позволяет не только строить цифровую модель рельефа ( по регулярной сетке), но и получать ее трехмерное перспективное представление. По цифровой модели рельефа с помощью специального программного модуля получают разрезы. [14]
Режим слежения требует значительных вычислительных ресурсов, и поэтому, если у вас медленная машина, при редактировании большого набора объектов или сложного примитива ( например, очень плотной штриховки) Автокад может работать медленно. [15]