Proceedings of the 18th ACM international symposium on High performance distributed computing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the 18th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing. This year's symposium continues its tradition of being the premier forum for presentation of research results and experience reports on latest research findings on the design and use of parallel and distributed systems for high end computing, collaboration, data analysis, and other innovative applications. This installment takes place in Garching near Munich, Germany, June 11-13, 2009. Topics of interest include HPDC architectures, high end communications, data management and transport, software environments, operating system technologies, grid middleware, applications and algorithms, as well as fault tolerance. Co-located with HPDC 09 are six workshops. We welcome the Workshop on Challenges for Large Applications in Distributed Environments (CLADE 09), the Second International Workshop on Data-Aware Distributed Computing (DADC 09), the Workshop on Large-Scale System and Application Performance (LSAP 09), the Workshop on Monitoring, Logging and Accounting in Production Grids (MLA 09), the Workshop on Resiliency in High-Performance Computing (Resilience 09), and the 4th UPGRADE-CN Workshop on Content Management and Delivery in Large-Scale Networks (UPGRADE-CN 09). The call for papers attracted 68 submissions from Asia, Canada, Europe, Africa, and the United States. The program committee accepted 20 papers that cover a variety of topics, including Grid middleware and distributed algorithms, resource management and scheduling, data management, parallel algorithms and applications, workflow and dataflow applications, I/O and parallel computing. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for researchers and developers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle