Zobrazeno 1 - 10
of 17
pro vyhledávání: '"Leeka, Jyoti"'
Autor:
Zhu, Yiwen, Tian, Yuanyuan, Cahoon, Joyce, Krishnan, Subru, Agarwal, Ankita, Alotaibi, Rana, Camacho-Rodríguez, Jesús, Chundatt, Bibin, Chung, Andrew, Dutta, Niharika, Fogarty, Andrew, Gruenheid, Anja, Haynes, Brandon, Interlandi, Matteo, Iyer, Minu, Jurgens, Nick, Khushalani, Sumeet, Kroth, Brian, Kumar, Manoj, Leeka, Jyoti, Matusevych, Sergiy, Mittal, Minni, Mueller, Andreas, Muthyala, Kartheek, Nagulapalli, Harsha, Park, Yoonjae, Patel, Hiren, Pavlenko, Anna, Poppe, Olga, Ravindran, Santhosh, Saur, Karla, Sen, Rathijit, Suh, Steve, Tarafdar, Arijit, Waghray, Kunal, Wang, Demin, Curino, Carlo, Ramakrishnan, Raghu
Modern cloud has turned data services into easily accessible commodities. With just a few clicks, users are now able to access a catalog of data processing systems for a wide range of tasks. However, the cloud brings in both complexity and opportunit
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.01813
Autor:
Huang, Hanxian, Siddiqui, Tarique, Alotaibi, Rana, Curino, Carlo, Leeka, Jyoti, Jindal, Alekh, Zhao, Jishen, Camacho-Rodriguez, Jesus, Tian, Yuanyuan
Database systems often rely on historical query traces to perform workload-based performance tuning. However, real production workloads are time-evolving, making historical queries ineffective for optimizing future workloads. To address this challeng
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.03723
Publikováno v:
Proceedings of the ACM on Management of Data (2024) Volume 1 Issue 4
Large scale analytics engines have become a core dependency for modern data-driven enterprises to derive business insights and drive actions. These engines support a large number of analytic jobs processing huge volumes of data on a daily basis, and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.01280
Autor:
Agrawal, Ashvin, Chatterjee, Rony, Curino, Carlo, Floratou, Avrilia, Gowdal, Neha, Interlandi, Matteo, Jindal, Alekh, Karanasos, Kostantinos, Krishnan, Subru, Kroth, Brian, Leeka, Jyoti, Park, Kwanghyun, Patel, Hiren, Poppe, Olga, Psallidas, Fotis, Ramakrishnan, Raghu, Roy, Abhishek, Saur, Karla, Sen, Rathijit, Weimer, Markus, Wright, Travis, Zhu, Yiwen
Machine learning (ML) has proven itself in high-value web applications such as search ranking and is emerging as a powerful tool in a much broader range of enterprise scenarios including voice recognition and conversational understanding for customer
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.00084
The importance of geo-spatial data in critical applications such as emergency response, transportation, agriculture etc., has prompted the adoption of recent GeoSPARQL standard in many RDF processing engines. In addition to large repositories of geo-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.07411
Formalizing an RDF abstract graph model to be compatible with the RDF formal semantics has remained one of the foundational problems in the Semantic Web. In this paper, we propose a new formal graph model for RDF datasets. This model allows us to exp
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1606.00480
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.