1、“.....在高性能运算环境中，完成地理元组的各种转变，和活化细胞的汲取硝化沟通演变等行为相似。关键词矢量大数据高性能计算模型大数据检索所谓大数据，具体是指在有限时间里，处理数据集合时使用从而提高其结果的可用性。结论综上所述，矢量大数据环境下，对高性能运算模型和其主要技术展开分析和探究，能改善大量数据搜集处置传递以及储存的形式及办法，在检索与处置环节能高效的确保数据的有效性和时效性，减少数据缺失或者溢出等问题。所以，相关人员必须要充分了解各种算法，在实践中有针对性的选用关键矢量大数据高性能计算模型及关键技术论文原稿下的数据位置，以此完成邻近网格中的数据信息，或是全部网格中的数据信息数据检索与处置的形式。在此状况下，网格中的任何数据同时种等价状态，在明确等价数据后......”。

2、“.....从不同角度来看，高效杜绝了些簇头信息因为频频参加到信息的顶替流程中而损耗能量状况的发生。毫不夸张的说的并行多路空间衔接算法此算法利用并行多路的空间衔接形式，所以在大量大数据环境中，较上算法更具优势。但就能量损耗方面而言，此算法表现却更加严重，怎样减少能量损耗，进而将矢量大数据高性能运算模型的生命周期大大增加，成为现阶段急需处理的首要问题。通常来讲，这算法鉴于全部数据信息范畴中有几率发生能增加基于矢量大数据高性能计算模型的生命周期。这算法能高效确保数据在检索模块完成信息搜索，进而为提高模型的稳定性，杜绝死角或是搜索信息冗余等不良状况出现在计算模型中。从此算法的实质来讲，其是对数据检索与处置模式展开同步的检索与处置形式......”。

3、“.....以类似细胞的高性能计算模型对数据进行感知与处理，在大数据环境下的高性能計算重要模型。矢量大数据高性能计算模型关键技术探究关于分布式内存运算的并行路空间街接算法这是计算模型中利用率极高的种算法，由艾伯哈特和肯尼迪等人提出。其优势主要体现在衔接速率快自组织能力强等。然运算环境的改变更新信息基于这些智能行为，完成数据有效储存，按需运算。在储存方式上，空间数据集由代表空间或时间的基础属性的初始数据实例的矢量地理元组构成，所以相应储存方式也有所差别。比如基础属性数据的矢量地理元组用数据库表示，分布式文件系统则是初始信息的代表。矢量大数据高性能计算模环境下，对高性能运算模型和其主要技术展开分析和探究，能改善大量数据搜集处置传递以及储存的形式及办法......”。

4、“.....减少数据缺失或者溢出等问题。所以，相关人员必须要充分了解各种算法，在实践中有针对性的选用关键技术，以此确保所需数据的质量。参考文献李国杰，程全部网格中的数据信息数据检索与处置的形式。在此状况下，网格中的任何数据同时种等价状态，在明确等价数据后，可提升单簇搜索范围与单跳的搜索范围，从不同角度来看，高效杜绝了些簇头信息因为频频参加到信息的顶替流程中而损耗能量状况的发生。毫不夸张的说，这是现阶段此算法解决大量损耗能量问题，增加模型衔接形式，所以在大量大数据环境中，较上算法更具优势。但就能量损耗方面而言，此算法表现却更加严重，怎样减少能量损耗，进而将矢量大数据高性能运算模型的生命周期大大增加，成为现阶段急需处理的首要问题。通常来讲......”。

5、“.....根据数据所在位置实施的种拓扑控矢量大数据高性能计算模型及关键技术论文原稿型及关键技术论文原稿。活化，具体表现为赋予细胞生命的智能行为自发认知所在环境，例如查找剖析任务资源现状与其余活化细胞等数据信息在信息认知基础上推测与体会运算环境形势与运算要求沟通促进各个细胞间的信息传递根据运算环境的改变更新信息基于这些智能行为，完成数据有效储存，按需运算。活化理论以细胞为概念，以类似细胞的高性能计算模型对数据进行感知与处理，在大数据环境下的高性能計算重要模型。活化，具体表现为赋予细胞生命的智能行为自发认知所在环境......”。

6、“.....进而为提高模型的稳定性，杜绝死角或是搜索信息冗余等不良状况出现在计算模型中。从此算法的实质来讲，其是对数据检索与处置模式展开同步的检索与处置形式，检索经过模式检索后得到的信息必须要等同于检索前的初始模式。纵然能有效减少信息检索冗余问题，而且可以避免学旗大数据研究未来科技及经济社会发展的重大战略领域大数据的研究现状与科学思考机中国科学院院刊，李建中，李英妹大数据计算的复杂性理论与算法研究进展中国科学信息科学，施巍松，孙辉，曹杰边缘计算万物互联时代新型计算模型计算机研究与发展，。矢量大数据高性能计算模型及关键技术论文原稿。数据寿命的最佳途径。并行多路空间街接算法改进型虽然分布式内存运算的并行多路空间衔接算法理论上能够解决矢量大数据的分析问题，但结果往往由于数据量的增大......”。

7、“.....因而改进并行多路空间衔接算法的分析结果，引入搜索引擎的关键字相关排序技术，从而提高其结果的可用性。结论综上所述，矢量大数据形式，进而按照数据对象的认知半径，把目标范畴区分成若干个相同大小的网格，并开启数据检索模块让其迅速进入休眠状态，确保所有网格内簇头信息具有灵活性和活跃性。处于检索环境时，此算法会采用个数据顶替数据完成顶替的形式，进而获得所需数据位置，包括剩下的数据位置，以此完成邻近网格中的数据信息，或是不必要的检索目标能量损耗，从而提升其使用率。但此算法把每差别化的数据，都视为相应维度检索范畴中的个数据，同时在此范畴中通过相应速度完成检索，这便导致在解决些优化问题过程中，发生过早收敛状况。因此，此算法在诸多方面依然有待改善......”。

8、“.....虽然其在挑选参数收敛效率等方面占据较大优势，但却非常易于被局部的查找最优解所限制，导致其全方位检索水平较低。所以，此算法被划分成预休眠休眠活跃种状态，通过这种状态间的互相转变，能良好的落实调度对策，最大化的搜索检测范围，以此增加基于矢量大数据高性能计算模型的生命周期。这新兴形式代替般软件，这样能得到更有观察捕捉力决定能力以及改善流程能力的大量多元化信息资产。大数据其具备多样海量真实低价值密度以及快速这个特征，但通过有效的大数据高性能计算模型能够极大地发挥数据的价值。数据被活化之后，有针对性的将其放在不通过物理节点内。最后，拥有运算能力，在高性能运算环境中术，以此确保所需数据的质量。参考文献李国杰......”。

9、“.....李建中，李英妹大数据计算的复杂性理论与算法研究进展中国科学信息科学，施巍松，孙辉，曹杰边缘计算万物互联时代新型计算模型计算机研究与发展，。矢量大，这是现阶段此算法解决大量损耗能量问题，增加模型寿命的最佳途径。并行多路空间街接算法改进型虽然分布式内存运算的并行多路空间衔接算法理论上能够解决矢量大数据的分析问题，但结果往往由于数据量的增大，数据的可用性大打折扣。因而改进并行多路空间衔接算法的分析结果，引入搜索引擎的关键字相关排序技术，量损耗的平均性，根据数据所在位置实施的种拓扑控制形式，进而按照数据对象的认知半径，把目标范畴区分成若干个相同大小的网格，并开启数据检索模块让其迅速进入休眠状态......”。