دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [1st ed.]
نویسندگان: Raghunath Nambiar. Meikel Poess
سری: Lecture Notes in Computer Science 11135
ISBN (شابک) : 9783030114039, 9783030114046
ناشر: Springer International Publishing
سال نشر: 2019
تعداد صفحات: XIII, 155
[168]
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 8 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Performance Evaluation and Benchmarking for the Era of Artificial Intelligence: 10th TPC Technology Conference, TPCTC 2018, Rio de Janeiro, Brazil, August 27–31, 2018, Revised Selected Papers به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب ارزیابی عملکرد و محک زدن برای عصر هوش مصنوعی: دهمین کنفرانس فناوری TPC، TPCTC 2018، ریودوژانیرو، برزیل، 27 تا 31 اوت 2018، مقالات منتخب اصلاح شده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب شامل مجموعه مقالات پس از کنفرانس با داوری کامل دهمین کنفرانس فناوری TPC در ارزیابی عملکرد و محک زدن، TPCTC 2018 است که همراه با چهل و چهارمین کنفرانس بین المللی پایگاه های داده بسیار بزرگ (VLDB 2018) در اوت 2018 برگزار شد. 10 مقاله ارائه شده به دقت بررسی و از بین ارسالهای متعدد انتخاب شدند.
TPC محققان و کارشناسان صنعت را تشویق میکند تا ایدهها و روشهای جدید را در ارزیابی عملکرد، اندازهگیری، و خصوصیات ارائه و بحث کنند.
/p>
This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 10th TPC Technology Conference on Performance Evaluation and Benchmarking, TPCTC 2018, held in conjunction with the 44th International Conference on Very Large Databases (VLDB 2018) in August 2018.
The 10 papers presented were carefully reviewed and selected from numerous submissions.
The TPC encourages researchers and industry experts to present and debate novel ideas and methodologies in performance evaluation, measurement, and characterization.
Front Matter ....Pages I-XIII
Industry Panel on Defining Industry Standards for Benchmarking Artificial Intelligence (Raghunath Nambiar, Shahram Ghandeharizadeh, Gary Little, Christoph Boden, Ajay Dholakia)....Pages 1-6
UniBench: A Benchmark for Multi-model Database Management Systems (Chao Zhang, Jiaheng Lu, Pengfei Xu, Yuxing Chen)....Pages 7-23
PolyBench: The First Benchmark for Polystores (Jeyhun Karimov, Tilmann Rabl, Volker Markl)....Pages 24-41
Benchmarking Distributed Data Processing Systems for Machine Learning Workloads (Christoph Boden, Tilmann Rabl, Sebastian Schelter, Volker Markl)....Pages 42-57
Characterizing the Performance and Resilience of HCI Clusters with the TPCx-HCI Benchmark (H. Reza Taheri, Gary Little, Bhavik Desai, Andrew Bond, Doug Johnson, Greg Kopczynski)....Pages 58-70
Requirements for an Enterprise AI Benchmark (Cedric Bourrasset, France Boillod-Cerneux, Ludovic Sauge, Myrtille Deldossi, Francois Wellenreiter, Rajesh Bordawekar et al.)....Pages 71-81
Towards Evaluation of Tensorflow Performance in a Distributed Compute Environment (Miro Hodak, Ajay Dholakia)....Pages 82-93
A Comparison of Two Cache Augmented SQL Architectures (Shahram Ghandeharizadeh, Hieu Nguyen)....Pages 94-109
Benchmarking and Performance Analysis of Event Sequence Queries on Relational Database (Yuto Hayamizu, Ryoji Kawamichi, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa)....Pages 110-125
Data Consistency Properties of Document Store as a Service (DSaaS): Using MongoDB Atlas as an Example (Chenhao Huang, Michael Cahill, Alan Fekete, Uwe Röhm)....Pages 126-139
Lessons Learned from the Industry’s First TPC Benchmark DS (TPC-DS) (Manan Trivedi, Zhenqiang Chen)....Pages 140-154
Back Matter ....Pages 155-155