Título :	Exploring the DataFlow Supercomputing Paradigm : Example Algorithms for Selected Applications
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Milutinovic, Veljko, ; Kotlar, Milos,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	X, 315 p. 212 ilustraciones, 101 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-13803-5
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Red de computadoras  Telecomunicación  Grandes datos  Ciencias de la Computación  Equipos de entrada y salida de computadora  Redes de comunicación informática  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Teoría de la Computación  Entrada/Salida y Comunicaciones de Datos
Índice Dewey:	004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones)
Resumen:	Este útil texto/referencia describe la implementación de una variada selección de algoritmos en el paradigma DataFlow, destacando el interesante potencial de la computación DataFlow para aplicaciones en áreas como la comprensión de imágenes, la biomedicina, la simulación física y los negocios. El mapeo de algoritmos adicionales en la arquitectura DataFlow también se trata en los siguientes títulos de Springer del mismo equipo: DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, DataFlow Supercomputing Essentials: Algoritmos, aplicaciones e implementaciones y Guide to DataFlow Supercomputing. Temas y características: Presenta un método novedoso de partición de gráficos para gráficos grandes que implica la construcción de un gráfico esqueleto. Describe un entorno de desarrollo integrado basado en web y compatible con la nube que puede desarrollar y ejecutar programas sin hardware DataFlow propiedad del usuario. Muestra un nuevo enfoque para cálculo de los extremos de funciones en una dimensión, mediante la implementación del algoritmo de búsqueda de la Sección Áurea Revisa algoritmos para una arquitectura DataFlow que utiliza matrices y vectores como estructura de datos subyacente Presenta un algoritmo para el diseño de código esférico, basado en el método de fuerza de repulsión variable Analiza el implementación de una aplicación de reconocimiento facial, utilizando el paradigma DataFlow. Propone un método para la segmentación de imágenes de mamografías basada en regiones de interés en computadoras DataFlow reconfigurables de alto rendimiento. Examina una amplia gama de aplicaciones DataFlow en simulaciones físicas e investiga una implementación DataFlow de un Algoritmo de minería de Bitcoin Este volumen único resultará una referencia valiosa para investigadores y programadores de computación DataFlow y supercomputación en general. Los estudiantes de posgrado y de pregrado avanzado también encontrarán que el libro sirve como un texto complementario ideal para cursos sobre minería de datos, sistemas de microprocesadores y sistemas VLSI.
Nota de contenido:	Part I: Theoretical Issues -- A Method for Big-Graph Partitioning Using a Skeleton Graph -- On Cloud-Supported Web-Based Integrated Development Environments for Programming DataFlow Architectures -- Part II: Applications in Mathematics -- Minimization and Maximization of Functions: Golden Section Search in One Dimension -- Matrix-Based Algorithms for DataFlow Computer Architecture: An Overview and Comparison -- Application of Maxeler DataFlow Supercomputing to Spherical Code Design -- Part III: Applications in Image Understanding, Biomedicine, Physics Simulation, and Business -- Face Recognition Using Maxeler DataFlow -- Biomedical Image Processing Using Maxeler DataFlow Engines -- An Overview of Selected DataFlow Applications in Physics Simulations -- Bitcoin Mining Using Maxeler DataFlow Computers.
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

Exploring the DataFlow Supercomputing Paradigm : Example Algorithms for Selected Applications [documento electrónico] / Milutinovic, Veljko, ; Kotlar, Milos,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 315 p. 212 ilustraciones, 101 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-13803-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Red de computadoras  Telecomunicación  Grandes datos  Ciencias de la Computación  Equipos de entrada y salida de computadora  Redes de comunicación informática  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Teoría de la Computación  Entrada/Salida y Comunicaciones de Datos
Índice Dewey:	004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones)
Resumen:	Este útil texto/referencia describe la implementación de una variada selección de algoritmos en el paradigma DataFlow, destacando el interesante potencial de la computación DataFlow para aplicaciones en áreas como la comprensión de imágenes, la biomedicina, la simulación física y los negocios. El mapeo de algoritmos adicionales en la arquitectura DataFlow también se trata en los siguientes títulos de Springer del mismo equipo: DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, DataFlow Supercomputing Essentials: Algoritmos, aplicaciones e implementaciones y Guide to DataFlow Supercomputing. Temas y características: Presenta un método novedoso de partición de gráficos para gráficos grandes que implica la construcción de un gráfico esqueleto. Describe un entorno de desarrollo integrado basado en web y compatible con la nube que puede desarrollar y ejecutar programas sin hardware DataFlow propiedad del usuario. Muestra un nuevo enfoque para cálculo de los extremos de funciones en una dimensión, mediante la implementación del algoritmo de búsqueda de la Sección Áurea Revisa algoritmos para una arquitectura DataFlow que utiliza matrices y vectores como estructura de datos subyacente Presenta un algoritmo para el diseño de código esférico, basado en el método de fuerza de repulsión variable Analiza el implementación de una aplicación de reconocimiento facial, utilizando el paradigma DataFlow. Propone un método para la segmentación de imágenes de mamografías basada en regiones de interés en computadoras DataFlow reconfigurables de alto rendimiento. Examina una amplia gama de aplicaciones DataFlow en simulaciones físicas e investiga una implementación DataFlow de un Algoritmo de minería de Bitcoin Este volumen único resultará una referencia valiosa para investigadores y programadores de computación DataFlow y supercomputación en general. Los estudiantes de posgrado y de pregrado avanzado también encontrarán que el libro sirve como un texto complementario ideal para cursos sobre minería de datos, sistemas de microprocesadores y sistemas VLSI.
Nota de contenido:	Part I: Theoretical Issues -- A Method for Big-Graph Partitioning Using a Skeleton Graph -- On Cloud-Supported Web-Based Integrated Development Environments for Programming DataFlow Architectures -- Part II: Applications in Mathematics -- Minimization and Maximization of Functions: Golden Section Search in One Dimension -- Matrix-Based Algorithms for DataFlow Computer Architecture: An Overview and Comparison -- Application of Maxeler DataFlow Supercomputing to Spherical Code Design -- Part III: Applications in Image Understanding, Biomedicine, Physics Simulation, and Business -- Face Recognition Using Maxeler DataFlow -- Biomedical Image Processing Using Maxeler DataFlow Engines -- An Overview of Selected DataFlow Applications in Physics Simulations -- Bitcoin Mining Using Maxeler DataFlow Computers.
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