Isbn: 9786208459611 - approccio basato su mapreduce alla sottosequenza comune più lunga nelle sequenze biologiche (11 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. Approccio basato su MapReduce alla sottosequenza comune più lunga nelle sequenze biologiche | Jnaneshwar Bohara (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786208459611 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'identificazione della sottosequenza comune più lunga (LCS) delle sequenze biologiche ha importanti applicazioni nella bioinformatica. A causa della crescita emergente delle applicazioni bioinformatiche, sono state utilizzate per l'elaborazione nuove sequenze biologiche di lunghezza maggiore, rendendo questo compito una grande sfida per gli algoritmi LCS sequenziali. Sono stati proposti alcuni algoritmi LCS paralleli, ma la loro efficienza ed efficacia non sono soddisfacenti con l'aumentare della complessità e delle dimensioni dei dati biologici. Per superare i limiti degli algoritmi LCS esistenti e considerando il modello di programmazione MapReduce come una tecnologia promettente per un calcolo parallelo ad alte prestazioni ed economico, è stato sviluppato un algoritmo parallelo basato su MapReduce per LCS. Questo approccio adotta i concetti di tabelle successive, coppie di caratteri identici, albero successivo e traversata dell'albero successivo per trovare la sottosequenza comune più lunga. Il framework Hadoop viene utilizzato per la realizzazione del modello MapReduce. …

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Paperback. Condición: new. Paperback. L'identificazione della sottosequenza comune piu lunga (LCS) delle sequenze biologiche ha importanti applicazioni nella bioinformatica. A causa della crescita emergente delle applicazioni bioinformatiche, sono state utilizzate per l'elaborazione nuove sequenze biologiche di lunghezza maggiore, rendendo questo compito una grande sfida per gli algoritmi LCS sequenziali. Sono stati proposti alcuni algoritmi LCS paralleli, ma la loro efficienza ed efficacia non sono soddisfacenti con l'aumentare della complessita e delle dimensioni dei dati biologici. Per superare i limiti degli algoritmi LCS esistenti e considerando il modello di programmazione MapReduce come una tecnologia promettente per un calcolo parallelo ad alte prestazioni ed economico, e stato sviluppato un algoritmo parallelo basato su MapReduce per LCS. Questo approccio adotta i concetti di tabelle successive, coppie di caratteri identici, albero successivo e traversata dell'albero successivo per trovare la sottosequenza comune piu lunga. Il framework Hadoop viene utilizzato per la realizzazione del modello MapReduce. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'identificazione della sottosequenza comune più lunga (LCS) delle sequenze biologiche ha importanti applicazioni nella bioinformatica. A causa della crescita emergente delle applicazioni bioinformatiche, sono state utilizzate per l'elaborazione nuove sequenze biologiche di lunghezza maggiore, rendendo questo compito una grande sfida per gli algoritmi LCS sequenziali. Sono stati proposti alcuni algoritmi LCS paralleli, ma la loro efficienza ed efficacia non sono soddisfacenti con l'aumentare della complessità e delle dimensioni dei dati biologici. Per superare i limiti degli algoritmi LCS esistenti e considerando il modello di programmazione MapReduce come una tecnologia promettente per un calcolo parallelo ad alte prestazioni ed economico, è stato sviluppato un algoritmo parallelo basato su MapReduce per LCS. Questo approccio adotta i concetti di tabelle successive, coppie di caratteri identici, albero successivo e traversata dell'albero successivo per trovare la sottosequenza comune più lunga. Il framework Hadoop viene utilizzato per la realizzazione del modello MapReduce.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Italienisch. …