随着超算的出现以及算法的不断迭代，在军事以及警用领域，有超算余力的国家（警用仅此一家将大数据算力应用于检测、规划、现场作战和辅助支持。

    这些都是军事部门的主要任务。

    在警用方向，算法以及其控制的次一级的智能传感器被用来在边境口岸、海关检查站和其他旅行口岸检测潜在的危险人物和物体。

    作为这些算法的输出，其所获得的强大的筛选力被用来部署积极的警务工作，并对危机情况提供更全面的了解。

    在公安大学的超算大数据研究中心的计划中，那些得到的可用的数据和算法可以用来更好地预测资源需求和任务及培训演习的相关费用。

    在这次特大联合行动中实地行动中，算法提供了重要的实时信息和快速评估，以改善任务结果，保护人员、资产和信息。

    一些系统和武器配备了各种辅助决策系统，而设想中的无人驾驶车辆和机器人则以较高的精度和较少的资源执行涉及安全风险的任务。

    超算让这些大量的数据被快速处理，并且实时、准确和可靠，同时保证信息的保密性和控制，即使是在恶劣的条件下操作。

    在这次联合行动中，公安大学的超算大数据研究中心建立了算法逻辑模型。

    逻辑模型在统计学中被用来评估某个事件或现有的一组事件的概率，如通过/失败、赢/输、生/死或敌/友。

    它也可以扩展到对几类事件进行建模，如确定图像中的人是否有火箭筒，图像中是否包含特定物体等。在图像中检测到的每个物体都被赋予到1的概率，其总和为1。

    将标记好的训练好的样本存储为一对(x1，y1)，(x2，y2)，，(xn，yn)，在rdx{1，2}中取值。在训练阶段存储这些样本。

    为了进行预测，额外的knn算法可以找到查询点的k个最近的邻居，并根据最近的k个最相似的点计算出类标签。

    这些模式都可以识别涉及自动识别数据中的规律性，并将数据分为不同类别。

    分类是指识别一个（或多个观测值属于一组类别（子群体中的哪一个的问题。

    这只是最基础的一个点，算法最重要的，也是找出帕拉哈提的关键，是算法极为擅长的大规模随机规划问题和经过训练后的图像配准。

    在诸如反空一类的问题中，通常都会有大量的优化问题，这些问题具有一定的不确定性，通常呈现在各种场景中。

    解决这些问题，这些都需要快速、准确和可靠的大规模随机规划问题的求解器。

    benders分解法是一种数学规划技术，在算法中被用于解决具有特定块结构的超大型线性规划问题。

    假设一个问题分两个或多个阶段发生，后面阶段的决策取决于前面阶段的结果。第一次尝试对第一阶段的问题进行决策时，事先不知道关于后面阶段决策的最优性。

    第一阶段的决策是主要问题，而后续阶段被视为独立的子问题，其信息被传递回主问题。

    如果检测到任何违反子问题约束的情况，该约束将被添加到主问题中，然后被解决。主问题代表了一个初始的凸集，它被从子问题中收集到的信息进一步约束，因此随着信息的增加，可行空间会缩小。