【摘 要】
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深度神经网络（deep neural network， DNN）已广泛应用于人类社会的许多领域．大规模的DNN模型可显著提高识别精度，然而在单个GPU设备上训练大规模的DNN模型需要耗费大量的时间。因此，如何借助分布式深度学习（distributed deep learning， DDL）技术，在GPU集群上并行地训练多DNN模型已受到工业界和学术界的广泛关注．基于此，提出一种面向GPU集群的动态
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61802095，61572162）； 浙江省自然科学基金项目（LY22F020021）；
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深度神经网络（deep neural network， DNN）已广泛应用于人类社会的许多领域．大规模的DNN模型可显著提高识别精度，然而在单个GPU设备上训练大规模的DNN模型需要耗费大量的时间。因此，如何借助分布式深度学习（distributed deep learning， DDL）技术，在GPU集群上并行地训练多DNN模型已受到工业界和学术界的广泛关注．基于此，提出一种面向GPU集群的动态资源调度（dynamic resource scheduling， DRS）方法，解决异构带宽环境下具有截止时间要求的多DNN任务调度问题．具体来说，首先基于Ring-AllReduce通信方式构建资源-时间模型，以衡量DDL任务在不同资源方案下的运行时间；然后基于截止时间需求构建了资源-性能模型，以实现高效的资源利用；最后，结合上述资源-时间和资源-性能模型设计了DRS算法，为多DNN任务训练实现资源方案决策。在DRS算法中融入最近截止时间原则进行实际资源分配，并利用资源迁移机制减少调度过程中出现的资源碎片场景的影响．在4个NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti的GPU集群上的异构带宽的实验表明，DRS相较于对比算法提升了39.53%的截止时间保证率，并在调度过程中GPU集群节点的资源利用率达到了91.27%．
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随着双减政策的落地，教学发展的重心转变，如何让学生能够在课余时间、课后学习中获得良好的教育成为当下教师需要思考的问题。其中，“控量减负，创新增效”是小学数学教学需要着重加强的板块，也是目前数学教学的最新要求。有效的作业设计对提高学习效果有着积极影响。因此，本文就“双减”背景下小学数学作业布置策略进行了简要分析。
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介绍2008—2019年国家自然科学基金（NSFC）药物分析学的项目资助情况,重点分析2016—2019年期间药物分析学在各个研究方向获资助的项目数和资助金额所占比例,探讨药物分析学近年的研究范畴和创新点,归纳项目申请中可能存在的问题,展望药物分析学的发展趋势。
以不同质量分数（0,1%,2%,3%）的水性环氧树脂为改性剂，制备了高性能环氧树脂透水混凝土，研究了环氧树脂掺杂量对透水混凝土力学性能、透水性能、抗冻性能和微观形貌的影响。结果表明，适量的环氧树脂掺入透水混凝土后，可以增加骨料与砂浆之间的粘度，并提高其结合强度，从而提高了改性透水混凝的力学性能、透水性能和抗冻性能；随着环氧树脂掺杂量的增加，改性透水混凝土的抗压强度和抗折强度先增大后减小，透水系数和
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