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以计算性能远高于CPU的GPU为核心进行地下水数值模拟求解，并开发出相关软件。该方法已被应用于地下水数值模拟软件MODFLOW，实验结果表明该方法能以更低的成本和能耗、更高的求解效率实现大规模的地下水数值模拟。

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成果简介:随着大数据分析、大规模视频监控、大规模支付系统等如火如荼地展开，提 高大规信息处理 能力已经成为业界的追逐的焦点。计算机集群技术成为重要手 段并突飞猛进，如我曙光系列、天河系 列、IBM 深蓝等超级计算机。这些高端 集群利用专用的计算节点、高速网路、特殊系统构成，具有成 本高、维护代价 高、运营成本贵等问题。利用普通的计算机、商业化的网络、通用的软件系统构 成的 普通计算机集群因其成本低、维护便宜，更适合广泛地构建大规模集群处 理和服务系统。 GOOGLE、Baidu、阿里、

本发明公开了一种基于 GPU 加速的 DEM 超分辨率方法。包括： (1)利用插值方法将低分辨率 DEM 学习数据扩充 K 倍，使其与高分辨 率 DEM 学习数据达到同一尺度；同时将待重建的 DEM 数据通过相同 的插值方法扩充 K 倍，得到低分辨率 DEM 重建数据；(2)分别将高分 辨率 DEM 学习数据、低分辨率 DEM 学习数据和低分辨率 DEM 重建 数据分为一系列大小为 N×N 的相互重叠的区域块；(3)对低分辨率 DEM 重建数据的每一个区域块，在低分辨率 DEM 学习数据中进行相 似

本发明公开了一种基于 GPU 的物体三维面形测量方法，属于物 体三维测量技术领域。该方法具体为：投影仪投射结构光栅到被测物 体表面，同时使用两个相机连续拍摄被测物体表面得到两组图像序列， 将两组图像序列保存到计算机内存中；GPU 并行地完成图像的畸变校 正、解相、对应点匹配和三维重构；GPU 将三维重构得到的物体三维 坐标点传送给计算机内存；重复执行上述步骤，直到测量结束，释放 GPU 的存储空间。本发明利用 GPU

目前青橙包含设计思维、桌面数字制造、飞行器、物联网4大课程体系。共计20门体验课程、20门专项技能课程。可以为学校及其相关教育机构提供超过400课时的创新教育课程。