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Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
ABSTRACT High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning. 相似文献
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1 INTRODUCTION Blazars, including BL Lac objects, highly polarized and optically violently variable quasars,and flat-spectrum radio quasars (FSRQs), are characterized by highly variable non-thermalemission which dominates their characteristics from radio to y-ray bands. The mechanismbelieved to be responsible for their broadband emission is synchrotron radiation followed by in-verse Compton (IC) scattering at higher energies (e.g. Blandford & Konigl 1979). Relativisticbeaming of a jet… 相似文献