文献

J-GLOBAL ID：201802256642333338   整理番号：18A0196543

Rにおける大規模シミュレーションのための分割統治戦略【Powered by NICT】

Divide-and-conquer strategies for large-scale simulations in R

著者 (3件)： Zhang Hui (University of Louisville, Louisville, KY, USA) ,  Zhong Yiwen (Fujian Agriculture and Forestry University, Fujian, China) ,  Lin Juan (University of Louisville, Louisville, KY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 3517-3523  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データの量と大規模解析の技術的複雑さが増加すると,多くの分野の専門家は,計算強力ではあるが依然としてよく知られている解析界面を望むに個々のデータセットに焦点を当て,システムへの大規模計算を残して解析ワークフローに関与している完全にした。このゴールに向けて,R,最もpopuarデータ科学と相互作用分析言語で書かれたそれらの解析コードをスケールアップによる大規模シミュレーションを行うドメイン専門家に役立つことを分割統治戦略を論じた。歯科画像診断解析フレームワーク,VisRden,解析言語としてRを用いたとして分割統治戦略を実施する,先進ユーザを可能にするカスタムRスクリプトを提供するために進行し,R.VisRdenにおける大規模解析ワークフロー中に埋め込まれた完全すべき変数は,大規模な画像処理タスクを分割し,SGE(Sun Grid Engine)アレイジョブを用いた3D再構成タスクを克服でき,R.画像ベース操作と結果凝集は知識発見プロセスを加速するための並列方法におけるアレイ作業となっている。エキスパートユーザは,ドメイン知識を用いた分割統治タスクに焦点を当てる必要があるのみこれらの全ては,同様な大規模解析ループを実行するための新しい分析ワークフローを提供するために組み合わせた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像診断 ,  言語 ,  画像 ,  *ワークフロー ,  界面 ,  知識発見 ,  画像処理 ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： 3D画像再構成 ,  グリッドコンピューティング ,  スクリプト ,  大規模計算 ,  大規模解析 ,  *ガバナンス ,  *大規模シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ドキュメンテーション  (JA01030X) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模シミュレーション ,  統治 ,  戦略