Zobrazeno 1 - 10
of 114
pro vyhledávání: '"Shen, Zheqi"'
The $k$d-tree is one of the most widely used data structures to manage multi-dimensional data. Due to the ever-growing data volume, it is imperative to consider parallelism in $k$d-trees. However, we observed challenges in existing parallel kd-tree i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.09275
Autor:
Wheatman, Brian, Dong, Xiaojun, Shen, Zheqi, Dhulipala, Laxman, Łącki, Jakub, Pandey, Prashant, Xu, Helen
A fundamental building block in any graph algorithm is a graph container - a data structure used to represent the graph. Ideally, a graph container enables efficient access to the underlying graph, has low space usage, and supports updating the graph
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.11671
Autor:
Manohar, Magdalen Dobson, Shen, Zheqi, Blelloch, Guy E., Dhulipala, Laxman, Gu, Yan, Simhadri, Harsha Vardhan, Sun, Yihan
Approximate nearest-neighbor search (ANNS) algorithms are a key part of the modern deep learning stack due to enabling efficient similarity search over high-dimensional vector space representations (i.e., embeddings) of data. Among various ANNS algor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.04359
This paper studies parallel algorithms for the longest increasing subsequence (LIS) problem. Let $n$ be the input size and $k$ be the LIS length of the input. Sequentially, LIS is a simple problem that can be solved using dynamic programming (DP) in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.09809
To design efficient parallel algorithms, some recent papers showed that many sequential iterative algorithms can be directly parallelized but there are still challenges in achieving work-efficiency and high-parallelism. Work-efficiency can be hard fo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.13077
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.
Publikováno v:
In Ocean Modelling June 2023 183
Autor:
Shen, Zheqi1,2,3 (AUTHOR) zqshen@hhu.edu.cn, Chen, Yihao1 (AUTHOR), Li, Xiaojing2,4 (AUTHOR), Song, Xunshu2,4 (AUTHOR)
Publikováno v:
Geoscientific Model Development. 2024, Vol. 17 Issue 4, p1651-1665. 15p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.