南京作为中国重要的科技中心之一，近年来在科研系统的建设方面取得了显著进展。特别是在分布式计算领域，南京的高校和科研机构不断探索高效、可扩展的计算架构。本文以一个简单的分布式任务调度系统为例，介绍如何利用Python和Dask框架在南京本地的科研环境中构建高效的计算平台。

以下是一个基本的分布式计算示例代码：

from dask.distributed import Client

# 启动Dask客户端
client = Client(n_workers=4, memory_limit='2GB')

# 定义一个简单的计算函数
def square(x):
    return x * x

# 提交任务到集群
results = [client.submit(square, i) for i in range(10)]

# 收集结果
final_results = client.gather(results)

print("计算结果：", final_results)

该代码利用Dask的并行计算能力，将任务分发到多个工作节点上执行，从而提高计算效率。在南京的科研系统中，类似的技术被广泛应用于数据分析、图像处理和机器学习等领域。

通过部署这样的分布式系统，科研人员可以更高效地处理大规模数据，缩短实验周期。同时，这也为南京打造智慧科研城市提供了技术支撑。未来，随着云计算和边缘计算的发展，南京的科研系统将在智能化和自动化方面取得更大突破。