[1] |
徐佳莹, 李菂. 快速射电暴脉冲研究进入高统计性时代[J]. 科学通报, 2022, 67(23): 2700-2703.
|
[2] |
YAO R, FU C, SUN C, et al. Accuracy design of the Stewart manipulator of the Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope[J]. Advances in Mechanical Engineering, 2019, 11(4): 1-9.
|
[3] |
李然, 朱明. FAST天文数据归档存储系统设计[J]. 电子技术与软件工程, 2018, (04): 199-201.
|
[4] |
李龙彪, 黄永锋, 耿金军. 快速射电暴的观测及理论研究进展[J]. 天文学进展, 2017, 35(04): 429-447.
|
[5] |
刘艳玲, 陈卯蒸, 李健, 等. 基于卷积神经网络的快速射电暴候选体分类[J]. 天文学报, 2022, 63(04): 107-116. DOI: 10.15940/j.cnki.0001-5245.2022.04.011.
|
[6] |
张建勋, 古志民, 郑超. 云计算研究进展综述[J]. 计算机应用研究, 2010, 27(02): 429-433.
|
[7] |
王占林, 辛亚芳, 马亮, 等. 基于云原生的时空大数据平台设计与实现[J]. 地理信息世界, 2022, 29(02): 94-98.
|
[8] |
石林. GPU通用计算虚拟化方法研究[D]. 湖南大学, 2012.
|
[9] |
杨经纬, 马凯, 龙翔. 面向集群环境的虚拟化GPU计算平台[J]. 北京航空航天大学学报, 2016, 42(11):2340-2348. DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2015.0731.
|
[10] |
吴再龙, 王利明, 徐震, 等. GPU虚拟化技术及其安全问题综述[J]. 信息安全学报, 2022, 7(02): 30-58. DOI: 10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2022.03.03.
|
[11] |
刘艳玲, 陈卯蒸, 袁建平. 基于机器学习的快速射电暴搜寻方法综述[J]. 天文研究与技术, 2022, 19(05):509-517. DOI:10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20210916.001.
|
[12] |
JUN W, MAOZHENG C, XIN PEI, et al. Research and test of real-time search algorithm of fast radio bursts based on gpu acceleration[J]. Chinese Astronomy and Astrophysics, 2018, 42(2): 313-324.
doi: 10.1016/j.chinastron.2018.04.010
|
[13] |
王浩, 王浩枫. 面向CPUs-GPUs系统的OpenCL任务调度框架[J]. 计算机工程与设计, 2022, 43(07): 1955-1963.
|
[14] |
李冠宇. 硬件支持的Unikernel多进程隔离的设计与实现[D]. 上海交通大学, 2020. DOI:10.27307/d.cnki.gsjtu.2020.002065.
|
[15] |
刘莹. 大规模脉冲星候选体信号的无监督聚类分析研究[D]. 贵州师范大学, 2022. DOI:10.27048/d.cnki.ggzsu.2022.000500.
|