Výsledky vyhledávání - "Theja, A. Ravi"

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Evolutionary Computing Based on QoS Oriented Energy Efficient VM Consolidation Scheme for Large Scale Cloud Data Centers

Autor: Theja Perla Ravi, Babu S. K. Khadar

Publikováno v: Cybernetics and Information Technologies, Vol 16, Iss 2, Pp 97-112 (2016)

The high pace and increase in cloud computing technology and associated applications, especially large scale data centres, have demanded energy efficient and Quality of Service (QoS) oriented computing platform. To meet these requirements, virtualiza

Externí odkaz: https://doaj.org/article/29405e5cac774fefa0eb9159b943e3a9

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Predicting The Strength Properties of Self Healing Concrete Using Artificial Neural Network.

Autor: Theja, A. Ravi, Reddy, M. Srinivasula, Jindal, Bharat Bhushan, Sashidhar, C.

Publikováno v: Journal of Soft Computing in Civil Engineering; Jan2023, Vol. 7 Issue 1, p56-71, 16p

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Evolutionary computing based QoS oriented energy efficient VM consolidation scheme for large scale cloud data centers using random work load bench.

Autor: Theja, Perla Ravi¹ ravithejaperla9048@gmail.com, Babu, SK. Khadar¹ khadar.babu36@gmail.com

Publikováno v: Annales Mathematicae et Informaticae. 2016, Vol. 46, p217-241. 25p.

Zobrazit plný text záznamu

Conference

Rule-based machine translation from English to Telugu with emphasis on prepositions.

Autor: Lingam, Keerthi, Lakshmi, E. Rama, Theja, L Ravi

Publikováno v: 2014 First International Conference on Networks & Soft Computing (ICNSC2014); 2014, p183-187, 5p

Zobrazit plný text záznamu

Evolutionary computing based QoS oriented energy efficient VM consolidation scheme for large scale cloud data centers using random work load bench

Autor: Theja, Perla Ravi, Babu, SK. Khadar

In order to assess the performance of an approach, it is unavoidable to inspect the performance with distinct datasets with diverse characteristics. In this paper we had assessed the system performance with random workbench datasets. A-GA (Adaptive G

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3812::fa015e0f682b572b1bdb11ffae4c31ac
http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/3264/

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání