Improving Interactivity of a Parallel and Distributed Immersive Walkthrough Application for Very Large Datasets with Artificial Neural Network-based Machine Learning

机译：用人工神经网络的机器学习改进平行和分布沉浸式演练应用的平行和分布式沉浸式演练的相互作用

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An instantaneously trained artificial neural network schema is used to improve the interactive speed in very large scale scientific visualization. An instant learning algorithm is adopted to reduce the training time for billion-particle walkthrough on an SGI Onyx2 graphics server connected to a PC cluster.

机译：瞬时培训的人工神经网络模式用于提高非常大规模的科学可视化中的交互式速度。采用即时学习算法在连接到PC群集的SGI Onyx2图形服务器上减少亿粒子演练的训练时间。

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来源
《International conference on parallel and distribute processing techniques and applications》|2002年||共5页
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作者
Xinlian Liu; Ashish Sharma; Paul Miller; Wei Zhao; Aiichiro Nakano; Rajiv K. Kalia; Priya Vashishta;
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中图分类一般性问题;
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