High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications / Kołodziej, Joanna ; González-Vélez, Horacio  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications : Selected Results of the COST Action IC1406 cHiPSet Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kołodziej, Joanna, ; González-Vélez, Horacio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIV, 352 p. 63 ilustraciones, 55 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-16272-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas operativos (computadoras)  Rendimiento y evaluación del sistema  Operating systems  diseño lógico  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Arquitecturas de procesador  Computadoras digitales electrónicas  Application software  Arquitectura de Computadores  Microprocesador  Red informática  Evaluación  Redes de comunicación informática Índice Dewey: 004.24 Análisis de rendimiento Resumen: Este libro de acceso abierto es el compendio final de estudios de casos emanados de la acción COST IC1406 de 4 años "Modelado y simulación de alto rendimiento para aplicaciones de Big Data" (cHiPSet). Financiado por la Comisión Europea desde 2015, cHiPSet ha creado una red de referencia sostenible que vincula la investigación aplicada en Computación de Alto Rendimiento (HPC) y Modelado y Simulación para abordar de manera tangible los desafíos de Big Data. cHiPSet ha permitido asociaciones de investigación para docenas de académicos y profesionales de la industria ubicados en 34 países COST, así como en Australia, Bielorrusia, Brasil, China, Rusia y Estados Unidos. Como marco de cooperación, cHiPSet ha llegado a nuevos públicos, como profesionales de las TIC, desarrolladores de software comercial y el público en general. En un momento en el que Big Data se ha convertido en un término común, cHiPSet se ha esforzado por convertirse en un centro de conocimiento donde la HPC basada en datos se une al modelado y la simulación. cHiPSet también se ha esforzado en utilizar y explotar los resultados a través de prácticas de ciencia abierta, es decir, publicación de acceso abierto, acceso abierto a repositorios de datos y desarrollo de software de código abierto. Como testimonio de esta filosofía, este compendio se convertirá en una referencia obligatoria para los campos en rápida evolución de HPC, Big Data y modelado y simulación. Nota de contenido: Why High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications Matters -- Parallelization of hierarchical matrix algorithms for electromagnetic scattering problems -- Tail Distribution and Extreme Quantile Estimation using Non-Parametric Approaches -- Towards efficient and scalable data-intensive content delivery: State-of-the-art, issues and challenges -- Big Data in 5G Distributed Applications -- Big Data Processing, Analysis and Applications in Mobile Cellular Networks -- Medical Data Processing and Analysis for Remote Health and Activities Monitoring -- Towards human cell simulation -- Cloud-based High Throughput Virtual Screening in Novel Drug Discovery -- Ultra Wide Band Body Area Networks: Design and integration with Computational Clouds -- Survey on AI-based multimodal methods for emotion detection -- Forecasting Cryptocurrency Value by Sentiment Analysis: An HPC-oriented Survey of the State-of-the-Art in the Cloud Era. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications : Selected Results of the COST Action IC1406 cHiPSet [documento electrónico] / Kołodziej, Joanna, ; González-Vélez, Horacio,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 352 p. 63 ilustraciones, 55 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-16272-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas operativos (computadoras)  Rendimiento y evaluación del sistema  Operating systems  diseño lógico  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Arquitecturas de procesador  Computadoras digitales electrónicas  Application software  Arquitectura de Computadores  Microprocesador  Red informática  Evaluación  Redes de comunicación informática Índice Dewey: 004.24 Análisis de rendimiento Resumen: Este libro de acceso abierto es el compendio final de estudios de casos emanados de la acción COST IC1406 de 4 años "Modelado y simulación de alto rendimiento para aplicaciones de Big Data" (cHiPSet). Financiado por la Comisión Europea desde 2015, cHiPSet ha creado una red de referencia sostenible que vincula la investigación aplicada en Computación de Alto Rendimiento (HPC) y Modelado y Simulación para abordar de manera tangible los desafíos de Big Data. cHiPSet ha permitido asociaciones de investigación para docenas de académicos y profesionales de la industria ubicados en 34 países COST, así como en Australia, Bielorrusia, Brasil, China, Rusia y Estados Unidos. Como marco de cooperación, cHiPSet ha llegado a nuevos públicos, como profesionales de las TIC, desarrolladores de software comercial y el público en general. En un momento en el que Big Data se ha convertido en un término común, cHiPSet se ha esforzado por convertirse en un centro de conocimiento donde la HPC basada en datos se une al modelado y la simulación. cHiPSet también se ha esforzado en utilizar y explotar los resultados a través de prácticas de ciencia abierta, es decir, publicación de acceso abierto, acceso abierto a repositorios de datos y desarrollo de software de código abierto. Como testimonio de esta filosofía, este compendio se convertirá en una referencia obligatoria para los campos en rápida evolución de HPC, Big Data y modelado y simulación. Nota de contenido: Why High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications Matters -- Parallelization of hierarchical matrix algorithms for electromagnetic scattering problems -- Tail Distribution and Extreme Quantile Estimation using Non-Parametric Approaches -- Towards efficient and scalable data-intensive content delivery: State-of-the-art, issues and challenges -- Big Data in 5G Distributed Applications -- Big Data Processing, Analysis and Applications in Mobile Cellular Networks -- Medical Data Processing and Analysis for Remote Health and Activities Monitoring -- Towards human cell simulation -- Cloud-based High Throughput Virtual Screening in Novel Drug Discovery -- Ultra Wide Band Body Area Networks: Design and integration with Computational Clouds -- Survey on AI-based multimodal methods for emotion detection -- Forecasting Cryptocurrency Value by Sentiment Analysis: An HPC-oriented Survey of the State-of-the-Art in the Cloud Era. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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