Распределенные вычисления и ГРИД-технологии в науке и образовании. Труды 5-й международной конференции Дубна, 16-21 июля 2012 г.

?

Распределенные вычисления и ГРИД-технологии в науке и образовании. Труды 5-й международной конференции Дубна, 16-21 июля 2012 г.

Дубна : Объединенный институт ядерных исследований, 2012.

Ответственный редактор: Т. А. Стриж

Труды 5-й международной конференции «Распределенные вычисления и грид-технологии в науке и образовании» (GRIDV2012) содержат доклады, представленные на «GRJD'2012», которая проходила 16-21 июля 2012 г. в Дубне. Конференция проводится раз в два года Лабораторией информационных технологий ОИЯИ. Это единственная в России конференция, посвященная проблемам, связанным с использованием грид-технологий в различных областях науки» образования, промышленности и бизнеса. На конференции было проанализировано развитие глобальной грид-инфра-структуры, обеспечивающей оптимальное использование вычислительных ресурсов и ресурсов хранения данных, на основе национальных грид-инфраструктур (National Grid Initiatives, NGIs) и развитие российской грид-сети. Специальные секции были посвящены «облачным» вычислениям и грид-системам из персональных компьютеров. Презентации докладов, представленные на конференции, размещены на веб-странице конференции http://grid2012.jinr.ru/program.php

О применении технологии CUDA для обработки изображений и распознаванию графических образов

Гостев И. М., В кн.: Распределенные вычисления и ГРИД-технологии в науке и образовании. Труды 5-й международной конференции Дубна, 16-21 июля 2012 г.: Дубна: Объединенный институт ядерных исследований, 2012. С. 274–279.

Решение задач по обработке изображений и распознаванию графических образов обычно опирается на некоторою технологию, заключающую в себя последовательность некоторых операций.В работе исследовано затрачиваемое на обработку время, которое зависит от их количества и трудоемкости, размеров входного изображения и скорости передачи информации между отдельными этапами обработки. ...

Добавлено: 19 июля 2013 г.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Ключевые слова: Distributed calculation Распределенные вычисления

Распределенные вычисления и ГРИД-технологии в науке и образовании. Труды 5-й международной конференции Дубна, 16-21 июля 2012 г.

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Операционная система Plan9 как реализация идеологии ГРИД (Operating system Plan9 as the implementation of the GRID ideology)

Гостев И. М., Севастьянов Л. А., Королькова А. В. и др., В кн.: Distributed Computing and Grid-technologies in Science and Education 2016.Vol. Vol-1787.: CEUR-WS, 2017. С. 230–234.

При проведении параллельных вычислений на кластерной системе структура вычислительной сис- тема важно для пользователя и должна быть принята во внимание при написании параллельных про- грамм. GRID как идеология вводит дополнительный уровень абстракции и позволяет связать воедино разнородные вычислительные системы. На самом деле, неспособность контролировать операционную среду заставляет разработчиков создавать лишнюю промежуточную инфраструктуру на уровне прило- ...

Добавлено: 15 февраля 2017 г.

Distributed Computing and Grid-technologies in Science and Education 2016.

CEUR-WS, 2017.

Добавлено: 15 февраля 2017 г.