Zobrazeno 1 - 10
of 379
pro vyhledávání: '"Aluru S"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hernandez Serrano, Pedro, Altenburg, Lina, Kumar, Parveen, Wu, XT, Jermaine, C, Xiong, L, Hu, XH, Kotevska, O, Lu, SY, Xu, WJ, Aluru, S, Zhai, CX, Al-Masri, E, Chen, ZY, Saltz, J
Publikováno v:
IEEE BigData
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2365-2370
STARTPAGE=2365;ENDPAGE=2370;TITLE=2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2365-2370
STARTPAGE=2365;ENDPAGE=2370;TITLE=2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
Climate change mitigation technologies (CCMT) have significantly been developed for the last decade to mitigate the consequences of mega global challenges, such as climate risk and threatened food security. International agreements such as the Kyoto
Autor:
Roeder, J., Rouxel, B., Grelck, C., Wu, X., Jermaine, C., Xiong, L., Hu, X., Kotevska, O., Lu, S., Xu, W., Aluru, S., Zhai, C., Al-Masri, E., Chen, Z., Saltz, J.
Publikováno v:
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
2020 IEEE International Conference on Big Data: proceedings : Dec 10-Dec 13, 2020, virtual event, 5813-5815
STARTPAGE=5813;ENDPAGE=5815;TITLE=2020 IEEE International Conference on Big Data
IEEE BigData
2020 IEEE International Conference on Big Data: proceedings : Dec 10-Dec 13, 2020, virtual event, 5813-5815
STARTPAGE=5813;ENDPAGE=5815;TITLE=2020 IEEE International Conference on Big Data
IEEE BigData
Data parallel frameworks (e.g. Hive, Spark or Tez) can be used to execute complex data analyses consisting of many dependent tasks represented by a Directed Acylical Graph (DAG). Minimising the job completion time (i.e. makespan) is still an open pro
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c36e4f12a5065d1c1154523eefce45f2
https://doi.org/10.1109/BigData50022.2020.9378062
https://doi.org/10.1109/BigData50022.2020.9378062
Autor:
Antaris, Stefanos, Rafailidis, Dimitrios, Girdzijauskas, Sarunas, Wu, XT, Jermaine, C, Xiong, L, Hu, XH, Kotevska, O, Lu, SY, Xu, WJ, Aluru, S, Zhai, CX, Al-Masri, E, Chen, ZY, Saltz, J
Publikováno v:
IEEE BigData
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 1455-1464
STARTPAGE=1455;ENDPAGE=1464;TITLE=2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 1455-1464
STARTPAGE=1455;ENDPAGE=1464;TITLE=2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
In this study, we present a dynamic graph representation learning model on weighted graphs to accurately predict the network capacity of connections between viewers in a live video streaming event. We propose EGAD, a neural network architecture to ca
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3712d33a3748bde17cc269a3ed49bf76
Publikováno v:
In Journal of Parallel and Distributed Computing 2007 67(12):1240-1255
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.