Zobrazeno 1 - 10
of 46
pro vyhledávání: '"Yin, Zhaoming"'
Autor:
Yin, Zhaoming, Ruan, Anbang, Wei, Ming, Li, Huafeng, Yuan, Kai, Wang, Junqing, Wang, Yahui, Ni, Ming, Martin, Andrew
To achieve high throughput in the POW based blockchain systems, researchers proposed a series of methods, and DAG is one of the most active and promising fields. We designed and implemented the StreamNet, aiming to engineer a scalable and endurable D
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1908.06405
Autor:
Yin, Zhaoming, Fan, Zhimin
Publikováno v:
Industrial Lubrication and Tribology, 2022, Vol. 74, Issue 6, pp. 674-682.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/ILT-11-2021-0434
Publikováno v:
Journal of Combinatorial Optimization, 2016
The edit distance under the DCJ model can be computed in linear time for genomes with equal content or with Indels. But it becomes NP-Hard in the presence of duplications, a problem largely unsolved especially when Indels are considered. In this pape
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1705.06559
Autor:
Yin, Zhaoming, Shi, Xuan
Near repeat (NR) is a well known phenomenon in crime analysis assuming that crime events exhibit correlations within a given time and space frame. Traditional NR calculation generates 2 event pairs if 2 events happened within a given space and time l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1705.07746
Publikováno v:
In Tribology International April 2020 144
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.
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2013 18:561-570
Autor:
Yin, Zhaoming
The advent of new technology enhance the speed and reduce the cost for sequencing biological data. Making biological sense of this genomic data is a big challenge to the algorithm design as well as the high performance computing society. There are ma
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1853/51875