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文献
J-GLOBAL ID：202002226260397164
整理番号：20A0957385
改善されたメモリ効率を持つ任意の大規模データストリームのためのカーディナリティの推定【JST・京大機械翻訳】
Estimating Cardinality for Arbitrarily Large Data Stream With Improved Memory Efficiency
Xiao Qingjun
(School of Cyber Science and Engineering (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Computer Networking Technology), Southeast University, Nanjing, China)
,
Chen Shigang
(Department of Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA)
,
Zhou You
(Department of Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA)
,
Luo Junzhou
(School of Computer Science and Engineering (Key Lab of Computer Network and Information Integration, Ministry of Education), Southeast University, Nanjing, China)
資料名：
IEEE/ACM Transactions on Networking
(IEEE/ACM Transactions on Networking)
巻： 28 号： 2 ページ： 433-446 発行年： 2020年
JST資料番号： W0507A ISSN： 1063-6692 CODEN： IEANEP 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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