GPU Accelerated Conway's Game of Life in 3D GPU加速的康威生命游戏

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

在 MATLAB 开发中，想要让算法跑得更快？那就试试并行计算和 GPU 加速吧！这两个工具能你在海量数据和复杂计算时大幅提升效率。MATLAB 的并行计算工具箱支持多核 CPU 和 GPU 的并行，轻松将大任务拆成小任务，快速完成计算。比如，使用parfor替代传统的for循环，代码能在多个进程间并行运行，大大节省时间。而 GPU 加速则是通过 CUDA 编程，直接利用显卡的计算能力，适合大规模的数值计算，尤其是复杂的矩阵运算，速度快。至于提到的SDOAN，是某些特定算法或方法的缩写，具体细节还得根据你的需求去查找。而DontAccelerate，有时候指的是禁用加速的选项，比如遇到复杂的自

如果你正在寻找在 GPU 上实现正交匹配追踪（OMP）的代码，sqrt-OMPv2:OMPv2会挺适合你。它依赖于Cublas和MAGMA库，能够在 GPU 上加速运算。你需要确保矩阵 A 归一化（A = A ./ sqrt(sum(A. ^ 2,1))），代码会以数组x形式返回结果，存储在 RAM 中。实际实现位于src / OMP_alt.cu文件中，测试代码则在OMP.cu里。只要你准备好从 Matlab 生成的.bin 文件，搞定测试也不是难事。哦，记得要安装好相应的库，否则跑不起来！顺带一提，这个代码资源对于加速计算有用，是在大规模数据时，效果会更加。如果你想进一步深入了解 GPU

介绍了一种高度并行化的两阶段定向图像/视频插值算法，实现实时分辨率上变频。首先，算法通过利用四个对角邻居插入缺失像素，生成梅花形图像。随后，在第二阶段，进一步插值处理梅花形图像中的丢失像素。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

这个程序允许使用黑白、灰度或彩色图像作为康威生命游戏的起始单元格。您可以编辑现有图像或创建空白图像。程序还支持记录细胞的动态变化，并允许用户调整电池寿命规则的参数。

蒙特卡洛eXtreme（MCX） - CUDA版作者：方千千（neu.edu的q.fang）许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3）版本：1.8（v2020，狂暴费米子）网站：[官方网站链接] MCX v2020代表着快速、通用且功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器的开发新里程碑。它在功能和稳定性方面进行了大量改进。以下是版本更新的主要新增功能： 内置基准，帮助新用户更轻松地测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件，方便数据共享 支持使用二进制量数据，并将模拟结果导出为JSON格式 完全适配MCXStudio / MCX / MMC等平台 MCX为

Marin，R.和Melzi，S.和Rodolà，E.和Castellani，U.，FARM：3D人体功能自动注册方法，CGF 2019内容快速开始该代码在“ Testset”目录内的所有网格上运行。要运行整个管道，请在文件中调整Matlab和Python解释器的路径： Pipeline\run_me.bat并运行它。您还可以按照以下顺序分别运行每个步骤： First_round.m Local_patch.m Fitting_1.py Second_round.m Fitting_2.py ARAP.m我们提供FAUST和TOSCA两种形状来验证设置是否正确。输出存储在目录中： Result