【摘 要】
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随着获取高分辨率数据技术的进步，获取到的数据量随之增大。I/O速度的提高远落后于计算能力的增强，因此给后续的数据可视化任务带来了极大的挑战。
本文围绕用有限硬件资源平台上快速高效的绘制TB级体数据这一任务，利用现代图形硬件和API，结合其并行和多线程能力，设计并实现了大规模体数据可视化系统。本文使用基于虚拟内存方式的工作集管理的大规模体数据绘制方法，为了在保证绘制质量的前提下减小I/O，加入了基于GPU视频编码解码以及混合分辨率技术。同时，本文利用现代图形API的多线程友好的特性，以多线程的方式
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随着获取高分辨率数据技术的进步，获取到的数据量随之增大。I/O速度的提高远落后于计算能力的增强，因此给后续的数据可视化任务带来了极大的挑战。
本文围绕用有限硬件资源平台上快速高效的绘制TB级体数据这一任务，利用现代图形硬件和API，结合其并行和多线程能力，设计并实现了大规模体数据可视化系统。本文使用基于虚拟内存方式的工作集管理的大规模体数据绘制方法，为了在保证绘制质量的前提下减小I/O，加入了基于GPU视频编码解码以及混合分辨率技术。同时，本文利用现代图形API的多线程友好的特性，以多线程的方式进行GPU和内存之间的数据交互，能充分地利用I/O带宽，实现了大规模数据交互绘制，达到了单机上交互的大规模体数据可视化任务目标。最后，对比了不同数据规模以及其他参数不同情况下的绘制效率。
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随着人工智能及信息技术的高速发展，服务机器人的智能化水平飞速提高，应用场景更加丰富，已经普遍进入并开始改变我们的生活。人们期望其可以成为能够快速准确理解用户请求、不断增长和扩展技能、能够应付复杂环境和复杂任务的智能助理。当前对于提高服务机器人的智能化水平，主要有两方面实践，一种是提高单个机器人的技术水平，常见于单一功能和应用场景的机器人中，如教学机器人、扫地机器人等，这种方式的问题是由于知识闭塞而带来的重复学习;另一种是通过统一终端来控制其他设备，例如智能家居中的智能音箱，这种方式可以通过人机交互实现多个
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为大规模隐式反馈数据设计一