摘要:本文首先介绍了基于局部光照模型的串行Shading算法，然后对设计分布式Shading算法所用到的动态任务分配、数据适应性任务分配、任务粒度等因素作了较为详细的论述，并给出了所设计的新的数据适应性任务划分算法，最后给出了所设计的分布式Shading算法的描述和实验结果.

摘要:本文应用人工智能中的证据理论，提出了一种维护共享数据一致性的自适应算法──ADC算法.该算法能充分利用程序行为具有稳定性的特点，根据应用程序访问共享存储器的行为来调整维护共享数据一致性所采用的策略，能大大提高DSM（distributedsharedmemory）系统的适应能力.

摘要:利用操作系统的虚存技术，在虚存中开辟一块空间（大至整个虚存）作为DBMS的缓冲池.这样实现了DBMS和C＋＋之间的无缝连接，无需特殊的编译程序，应用程序利用普通的座存指针，使用与操作临时对象相同的程序代码来直接快速地操作持久对象，建立在这种虚存技术上的缓冲机制使数据库的大小突破了虚存大小的限制.

摘要:快照算法是很多分布式应用的基础.在假设了全局时钟的情况下，本文说明了计算通道状态的多种方案.使用一致割作为虚拟的全局时刻，说明了这些方案适用于现有的快照算法.文中还提出了一个适合于各种通讯模型的快照算法.

摘要:本文提出了一种新的动态Hash连接方法──DHJ（dynamichash　join），以解决并行数据库连接操作中的数据偏斜现象.为避免目前某些算法提出的预处理中隐含的高额费用，该方法在划分阶段通过增添附加桶的方法来平衡输出，然后依据计算确认哪些附加桶被映射到处理器上并确定处理器分配，在最后阶段完成连接.本文最后给出了该算法的性能分析.

摘要:本文提出了一种新的适用于多种动态模拟和复杂三维动画控制的面向对象的框架结构，它采用混合层次模型，其角色按部件层次组织其静态结构，角色中包含有决定其形状、样式和行为变化的属性，它按类的层次结构定义，属性的动态赋值通过引进的动态约束机制实现.该框架结构已用于SIMUKIT──用于多种动态模拟视觉效果自动生成的集成工具环境中，并在SGI工作站上初步实现，实验表明该框架结构对解决多种动态模拟生成是可行的.

摘要:分类问题在前向神经网络研究中占有重要位置.本文利用几何方法给出一个二进制神经网络K（≥2）分类问题的新学习算法.算法通过训练点的几何位置与类别分析，建立一个四层前向神经网络，实现网络输入向量分类.本文算法的优点在于:保证学习收敛且收敛速度快于BP算法及已有的其他一些前向网络学习算法;算法可以确定神经网络的结构且能实现精确的向量分类.另外，算法所建神经网络由线性阀值单元组成，神经元突触权值和阀值均为整数，特别适合于集成电路实现.

摘要:在当今计算机技术发展的主流中，中间件技术是客户／服务器结构的关键技术.在对数据库专用中间件──RDA技术的深入研究后，针对它灵活性低、可扩充性差的特点，本文提出了适于构造基于通用型中间件的分布式环境的新技术──多级文法.实践证明将多级文法的技术引入中间件的构造大大提高了中间件的灵活性，增强了它的可扩充性，并使中间件本身具有了一些新的特点.目前，一个基于该多级文法的通用型中间件的原型系统已可在UNIX平台运行.

摘要:本文在一定的条件下建立了Institution中理论态射的粘合与各因子态射的自由性之间的联系.并证明了自由理论态射的复合仍为自由的.