排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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介绍如何在CUDA上搭建KD-TRIE,并对其进行搜索,使其能适应解决邻居搜索问题.实验结果表明,当搜索半径较小(如整个空间直径的0.01和0.001),数据规模较大(如10~6)时,使用KD-TRIE进行搜索的效果最佳,与蛮力算法相比可以达到加速比5000～15000倍的效果;当搜索半径较大时,加速比会相应减少.采取优化措施,可以提高加速比. 相似文献
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