Wynik wyszukiwania
Zapytanie: PARALLEL COMPUTATION
Liczba odnalezionych rekordów: 4



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/4
Nr opisu: 0000130095   
Równoległe algorytmy rozwiązywania trudnych obliczeniowo problemów dotyczących języków formalnych. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Tomasz* Jastrząb.
Gliwice, 2019, 145 s., bibliogr. 146 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: prof. dr hab. inż. Zbigniew** Czech

algorytm równoległy ; obliczenia równoległe ; język formalny ; teoria automatów ; równoległy algorytm dekompozycyjny ; dekompozycja języków skończonych

parallel algorithm ; parallel computation ; formal language ; automata theory ; parallel decomposition algorithm ; decomposition of finite languages

2/4
Nr opisu: 0000121224
Multiple-Core PLC CPU implementation and programming.
[Aut.]: Adam Milik.
-J. Circuits, Syst. Comput. 2018 vol. 27 no. 10, art. 1850162 s. 1-7. Impact Factor 0.939. Punktacja MNiSW 15.000

PLC ; LD ; IL ; SFC ; FPGA ; kompilator ; optymalizacja programu sterującego ; programowanie ; wykres przepływu danych ; obliczenia równoległe ; procesor wielordzeniowy

PLC ; LD ; IL ; SFC ; FPGA ; compiler ; control program optimization ; programming ; data flow graph ; parallel computation ; multiple-core CPU

3/4
Nr opisu: 0000109927   
Parallel distance matrix computation for Matlab data mining.
[Aut.]: Przemysław Skurowski, Michał Staniszewski.
W: International conference of numerical analysis and applied mathematics 2015. ICNAAM 2015, Rhodes, Greece, 22-28 September 2015. Ed. Theodore Simos, Charalambos Tsitouras. Melville : AIP Publishing, 2016, s. 070004-1-070004-4, bibliogr. 14 poz. (AIP Conference Proceedings ; vol. 1738 0094-243X)

modele komunikacji ; eksploracja danych ; macierz odległości ; obliczenia równoległe

communication models ; data mining ; distance matrix ; parallel computation

4/4
Nr opisu: 0000032218   
Bezpieczna klasteryzacja bazująca na gęstości poziomo rozproszonych danych przestrzennych.
[Aut.]: Marcin Gorawski, M. Łuk.
-Stud. Informat. 2007 vol. 28 nr 3A, s. 5-27, bibliogr. 21 poz.

odkrywanie wiedzy ; eksploracja danych ; klasteryzacja ; dane przestrzenne ; prywatność danych ; obliczenia równoległe ; poziome zaproszenie danych ; DBCSAN ; DBDB ; SDBDC ; PPDBDC

knowledge discovery ; data mining ; clustering ; spatial data ; data privacy ; parallel computation ; horizontally distributed data ; DBCSAN ; DBDB ; SDBDC ; PPDBDC

stosując format:
Nowe wyszukiwanie