<<  GreenLight Project Allows for Testing of Novel Architectures on Using UCSD RCI to Store and Analyze Next Gen Sequencer Datasets  >>
GreenLight Project Allows for Testing of Novel Architectures on

GreenLight Project Allows for Testing of Novel Architectures on Bioinformatics Algorithms. “Our version of MS-Alignment [a proteomics algorithm] is more than 115x faster than a single core of an Intel Nehalem processor, is more than 15x faster than an eight-core version, and reduces the runtime for a few samples from 24 hours to just a few hours.” —From “Computational Mass Spectrometry in a Reconfigurable Coherent Co-processing Architecture,” IEEE Design & Test of Computers, Yalamarthy (ECE), Coburn (CSE), Gupta (CSE), Edwards (Convey), and Kelly (Convey) (2011). June 23, 2009. http://research.microsoft.com/en-us/um/cambridge/events/date2011/msalignment_dateposter_2011.pdf.

Картинка 106 из презентации «A Campus-Scale High Performance Cyberinfrastructure is Required for Data-Intensive Research»

Размеры: 550 х 123 пикселей, формат: png. Чтобы бесплатно скачать картинку для урока информатики щёлкните по изображению правой кнопкой мышки и нажмите «Сохранить изображение как...». Для показа картинок на уроке Вы также можете бесплатно скачать презентацию «A Campus-Scale High Performance Cyberinfrastructure is Required for Data-Intensive Research.ppt» целиком со всеми картинками в zip-архиве. Размер архива - 10774 КБ.

Похожие презентации

краткое содержание других презентаций на тему картинки

«English for you» - Твои школьные учебники. Ты сможешь совершенствовать своё произношение. Артикль Множественное число Предлоги. Викторины Задания Игры Игровые упражнения Ты можешь выбрать уровень сложности. Слова и выражения по темам. ENGLISH FOR YOU. Все слова и выражения озвучены носителями языка. Ты научишься правильно строить предложение.

«Практические работы по базам данных» - Создание отчета в базе данных. Конструктор запросов. 6. Создание отчетов. Практическая работа №4 Создание запросов. Практическая работа №5 Создание запросов. Информационные системы и базы данных. Указать имена полей, участвующие в формировании запроса. Практические работы. Создание связей между таблицами.

«Управление базами данными» - Создание базы данных. Примеры настольных БД. Основные понятия. Настольные БД. Уникальная метка. Объектно-ориентированные СУБД. Типы данных. Гибридные БД. Мастера Microsoft Access. DB2. Классификация. Распределенные СУБД. Автоматическая проверка типа данных. Решения. Работа с таблицами. Технологии управления базами данными.

«Data Mining» - V "складки" здесь суть случайным образом выделенные изолированные подвыборки. Возникновение Data Mining. Решение задачи прогнозирования. Сокращение дерева или отсечение ветвей. Проблемы и вопросы. Введение в Data Mining. Дескриптивный анализ и описание исходных данных. Области применения Data mining.

«Большие объекты» - Большие объекты. Вставка. Удалить N байт. Операции с полями большого размера. Алгоритм. Выделение места. Система ‘близнецов’ . Рисунок. Создание поля большого размера. Двухуровневое разбиение. Дескриптор поля большого размера. Замечания. Добавление в конец. Современные СУБД. Упражнения. Организация памяти.

«Язык запросов SQL» - Использование фразы HAVING. Общий алгоритм выполнения операции SELECT. Разносхемные операции РА. Группировка по нескольким полям. Операции реляционной алгебры. Операция объединения. Агрегирующие функции. Форматирование результатов. Использование GROUP BY. Группировка данных: предложение GROUP BY. Пересечение отношений.

Работа с базами данных

11 презентаций о работе с базами данных
Урок

Информатика

130 тем