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Spatial Trajectories in Computing

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简介：
《Spatial Trajectories in Computing》一书探讨了计算环境中空间轨迹的应用与分析，涵盖数据处理、模式识别及移动对象数据库等领域。 空间轨迹分析仍是一个年轻且充满活力的研究领域。本书可以为研究人员和应用开发者提供关于轨迹索引、搜索及数据挖掘的全面概述，帮助他们探索这一激动人心的领域，并开发新的方法与应用。此外，它还可以向研究生及其他感兴趣的读者介绍该有前景研究主题的最新进展。

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  • Spatial Trajectories in Computing
    优质
    《Spatial Trajectories in Computing》一书探讨了计算环境中空间轨迹的应用与分析，涵盖数据处理、模式识别及移动对象数据库等领域。 空间轨迹分析仍是一个年轻且充满活力的研究领域。本书可以为研究人员和应用开发者提供关于轨迹索引、搜索及数据挖掘的全面概述，帮助他们探索这一激动人心的领域，并开发新的方法与应用。此外，它还可以向研究生及其他感兴趣的读者介绍该有前景研究主题的最新进展。
     
  • Spatial Uncertainty Modeling in Geostatistics: Second Edition
    优质
    《空间不确定性建模在地质统计学中的应用（第二版）》深入探讨了如何利用先进的统计技术处理地理数据中的不确定性和变异性问题。书中涵盖了最新的理论进展和实际案例研究，为读者提供了理解和解决复杂空间数据分析挑战所需的工具和技术。 地质统计学当前最新的介绍书籍之一是2012年出版的第二版。
     
  • Monte Carlo Methods in Scientific Computing by Liu Jun
    优质
    《Monte Carlo Methods in Scientific Computing》由刘俊撰写，本书深入浅出地介绍了蒙特卡罗方法的基本原理及其在科学计算中的应用，为读者提供了丰富的实例和编程技巧。 Liu, J. S., Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer-Verlag, 2001.
     
  • Cloud Computing in Support of Machine Learning and Cognitive Applications ...
    优质
    本论文探讨了云计算在支持机器学习与认知应用中的作用，分析了相关技术如何通过云平台优化资源分配、提高计算效率，并推动人工智能领域的发展。 Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications: A Machine Learning Approach by Kai Hwang, Chapter 17.
     
  • Numerical Recipes in Fortran 77 - The Craft of Scientific Computing...
    优质
    《Numerical Recipes in Fortran 77》是一本科学计算的经典著作，提供了Fortran语言中实现的各种数值算法和编程技巧。 推荐一本用Fortran语言讲解数值计算的优秀书籍，内容涵盖线性方程组、矩阵本征值问题、微分方程、积分方程、插值法、积分方法、特殊函数以及排序与随机数生成等方面的知识。
     
  • Parallel Multi-GPU Computing and Task Scheduling in Virtualized Environment...
    优质
    本研究探讨了虚拟化环境下基于多GPU并行计算及任务调度的技术与方法，旨在提高系统性能和资源利用率。 Multi-GPU Parallel Computing and Task Scheduling under Virtualization 本段落探讨了在虚拟化环境下多GPU并行计算及任务调度的相关技术与挑战。通过优化资源分配和提高系统效率，研究如何有效利用多个图形处理器来处理复杂数据密集型应用，并分析不同调度策略对性能的影响。
     
  • Modern Systems and Practices in High Performance Computing - Thomas S...
    优质
    Thomas S.将在研讨会上探讨现代高性能计算中的系统与实践，涵盖最新技术趋势、硬件架构及软件优化策略。演讲聚焦于如何通过创新方法提升计算效率和可扩展性。 ### 高性能计算现代系统与实践 #### 一、引言 《高性能计算：现代系统与实践》由Thomas Sterling、Matthew Anderson以及Maciej Brodowicz等专家共同编写，是一本深入探讨高性能计算领域的权威著作。该书于2017年由Morgan Kaufmann出版社出版，作为Elsevier的重要分支之一，Morgan Kaufmann致力于为计算机科学和技术领域提供高质量的专业书籍。本书不仅涵盖了高性能计算的基础理论知识，还介绍了最新的技术进展和应用案例，是学习和研究高性能计算的宝贵资源。 #### 二、版权与使用许可 该书受版权保护，未经出版社书面同意不得以任何形式复制或传播。读者可以通过一些组织如美国版权许可中心(Copyright Clearance Center)来寻求合法使用的途径。 #### 三、法律责任声明 作者、贡献者以及出版社均不对因产品责任、疏忽或其他原因导致的人身伤害或财产损失承担责任。这一点强调了在使用书中提供的任何方法、产品、指令或想法时，读者必须自行负责，并考虑其安全性和对他人可能产生的影响。 #### 四、图书编目数据 本书在美国国会图书馆和英国国家图书馆均有记录，这表明它已被官方认可并收录于重要数据库中。此外，该书的国际标准书号(ISBN)为978-0-12-420158-3，这一信息有助于读者在全球范围内准确地找到这本书。 #### 五、内容概述 《高性能计算：现代系统与实践》主要分为以下几个部分： 1. **基础理论**：介绍高性能计算的基本概念和发展历程，为读者提供一个全面的理解框架。 2. **硬件架构**：详细讨论用于高性能计算的各种硬件架构，包括但不限于超级计算机、云计算平台以及加速器技术等。 3. **软件工具与编程模型**：涵盖高性能计算中的常用软件工具和编程模型，如MPI(Message Passing Interface)、OpenMP等，帮助读者掌握高效开发高性能应用程序的方法。 4. **算法设计与优化**：介绍高性能计算中关键算法的设计原则和优化技巧，这对于提高计算效率至关重要。 5. **应用实例**：通过具体的应用案例来展示高性能计算在各个领域的实际应用情况，如生物信息学、气候模拟以及金融工程等。 #### 六、总结 《高性能计算：现代系统与实践》是一本全面而深入的指南，适合对高性能计算感兴趣的科研人员、工程师和学生阅读。它不仅提供了丰富的理论知识，还结合了大量的实战案例分析，使读者在理解基本原理的同时能够掌握解决实际问题的方法。无论是初学者还是有一定经验的研究者都可以从中获得重要的信息和支持。通过学习本书内容，读者可以更好地理解和应对高性能计算领域面临的挑战，并推动科技进步和社会发展。
     
  • Towards Efficient and Privacy-Preserving Computing in the Big Data Era...
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    本论文探讨大数据时代下的高效与隐私保护计算方法，提出创新技术以平衡数据利用效率和用户隐私安全。 Innovation in big data processing has recently received significant attention due to the high volume, velocity, and variety challenges it presents (often referred to as 3V challenges). However, beyond these 3V challenges, the growth of big data also depends on a thorough understanding and management of emerging security and privacy issues. If data are not authentic, any new insights derived from them will lack credibility; similarly, if privacy is not adequately protected...
     
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