QuicストリームとHTTP/2バインディング
目次 1 はじめに WPF とは データバインディング バインディングモード コンバータ コマンド コレクションのデータバインディング 依存関係プロパティ...
... によって実現されているこ とがよく分かります。また、StoryBoard によるアニメーションがどこで使われているかと いうことや、ComboBox ...こ と な ど も 分 か り ま す 。 こ の コ ー ド を ダ ウ ン ロ ー ド し 、 ResourceDictionary として ...
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改訂 メインストリーム 動作の定義 表 紙 (新_カラー）_
... 以前の伝統的なスクエアやコントラダンスでは、コールの流れがこれら楽句の度合いにあわせるよ うに、ダンスの組み立て構成が行わる。 一般的には、ダンサーは拍子に合わせて動作を始め、８ 拍を使って動作を行う。 それぞれのダンスではカプルが次のカプルへ進むにつれて一連の動作 を連続して行う。 この一連の動作を前もって知ることにより、また、何回も繰り返すことにより、ダン ...
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StreamGPU プロジェクト 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... 2.1 Motivating Scenario for Scalable System Although stream computing paradigm can be used in a wide variety of fields, there are practical systems that require extremely high scalability and also real-time such ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... define bottlenecks in the parallel execution of code, and reduce the efficiency of computational resources usage. A related concept within the field of parallel computing is that of embar- rassingly parallel problems ...
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OSS開発成功の鍵─アップストリーム・ファーストに基づくコミュニティへの貢献とR&D活動の推進
... り，HivemallをSpark上で利用するた めに必要なAPIの整備やバグの修正， また問合せの最適化機構の改善を実施 しています．CatalystはSpark上に書 かれた多くのアプリケーションが影響 を受ける機構であり，今後NTTグルー プとして活用していく際にも重要にな ることが予想されるため，積極的に性 能改善の提案と修正に取り組んでいま す．またより先進的な取り組みとして， Spark上 ...
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データストリームマイニングアルゴリズムの性能評価手法の検討
... Evaluation Method in Data Stream Mining 6. 考察 小規模なデータであったため，局所的に変化するという性質を持たないデータを使用して性 能評価を行った場合の問題点を明らかにすることはできなかった． しかし，学習データの順序が著しく偏っている場合，分類モデルがうまく構築されない場 合があることが判明した．静的なデータを用いてデータストリームマイニングアルゴリズム ...
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検索効率を向上させるためにあらかじめインデックスを 構築しておく場合もある. そして, 問合せを受け付けた とき, インデックスを用いて高速に時系列データの検索 を行う. これに対してストリームマイニングでは図 -(b) のように, ストリーム処理エンジンがスケッチと呼ばれる データストリームの要約
... データストリームとは，簡単に言うとネットワークか ら高速に流れてくる大量のデータのことである．例とし て，株価などの金融データ，商品販売のような流通デー タなどが挙げられる．また近年では，センサの小型化や 低価格化によって，大規模なセンサネットワークがさま ざまなところで構築されてきている．従来，センサは主 として工場やプラント設備など特殊な場所で利用されて ...
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(5) 研究開発課題と担当課題イ : 実時間ストリーミング指向の制御に関する技術イ-1 ネットワーク実時間測定技術及びストリームパス設定技術イ-1-1 トラヒック測定ノード構築技術 ( 日本電信電話 ) イ-1-2 マルチレイヤにおけるストリーム観測技術 ( エヌ ティ ティ コミュニケーションズ
... ¾ 1 本のストリームデータのフローから成る IP パケット群を、ストリ ームスイッチ間を結ぶアグリゲートされた複数の 10Gbps 回線上でバ ースト転送する方式に関して、基本検討に特化した簡明な動作仕様 のもと、基本方式の策定、機能設計、実装までを実施。現在、実装 にソフトウェアをデバック中。 ...
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ストリームを用いたコンカレントカーネルプログラミングと最適化 エヌビディアジャパン CUDAエンジニア森野慎也 GTC Japan 2014
... カーネル実行もオーバーラップする 別ストリームで実行 — 「順序に依存しない」、「データの依存性がない」 — 効果のある事例については、機会を改めて。(Hyper-Qも扱いたい) ...
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『Jストリーム』 企業調査レポート｜サービス紹介｜FISCO
... ※ 2 統合型セキュリティソ フトで、アプライアンス型 WAF 市場のリーディングカンパニーである Imperva（インパーバ <IMPV>）が 提供する、高い検知精度と信頼性を持ったクラウド型 WAF サービスである。100Gbps 規模の攻撃を 9 時間 防御し続けたという優れた実績もある。Kollective SD ECDN は、米 Kollective Technology が提供する企 ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... sockets, databases, or file systems SPADE also allows users to create customized operations with analytic code or legacy code written in C/C++ or Java. Such an operator is a UDOP (User- Defined Operator), and it has a ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... "ElasticStream" と 呼ぶ ことにす る。 本章 では 、本 研究における、 ElasticStream システムを実装する 上 で の 仮 定 と 前 提 に つ い て 述 べ 、 そ の 上 で ElasticStream システムの設計について述べる。 ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... Tokyo Institute of Technology 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8550 Japan IBM Research - Tokyo 1623-14 Shimotsuruma, Yamato-shi, Kanagawa, 242-8502 Japan E-mail: [email protected], ...
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... Data Stream Processing for Large-Scale Bipartite Graph using Graph Partition.. † Masaru Ganse, Information Science and Engineering , Tokyo Institute of Technology.[r] ...
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... [12] Gaurav Dhiman, et al., vGreen: A System for Energy Efficient Computing in Virtualized Environments, ISLPED '09 [13] Lp_solve, http://sourceforge.net/projects/lpsolve/ [14] Vincenzo Gulisano, et al., ...
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... Incremental PageRank *3 , Adaptive PageRank *4 PageRank 計算 高 化手法 *1 : G. Malewicz et al , “Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing”, ACM 2010. *2 : U Kang et al , “PEGASUS: A Peta-Scale Graph Mining ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... を， GIM-V (Generalized Iterative Matrix-Vector multiplication) いう， 行列 パェダャ 乗算 ( 乗法 ) を一般化 抽出 ， 構 基 い 計算 最適化を行 いる． 計算性能 ， Yahoo! M45 Hadoop ェメケシを含 90 計算機を用い ， 5.9 万頂 ， 2.82 億辺 ら るエメネ 対 る PageRank 計算を 50~100 解 る． ...
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... 鈴村 豊 郎 †† Graph 500 ， ケ ー ド ー カ ン ヌ ュ ー シ エ メ ネ 処 理 性 能 を 測 定 る 新 い パ ン ス ブ ー ェ あ る ケ ド カ ン パ ン ス ブ ー ェ ， 数 値 計 算 性 能 を 測 る Linpack よ る Top 500 暼 ， 近 ， 大 規 模 エ メ ネ 処 理 ， 要 性 を 増 り ， Graph500 パ ン ス ブ ー ェ 広 り を 見 い る ...
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... [2] Tsuyoshi Ide, Koji Tsuda. Change-point detection using Krylov subspace learning. Proceedings of 2007 SIAM International Conference on Data Mining (SDM2007), pp.515-520, Minneapolis, Minnesota, USA, April, ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... Current Data Stream Processing Systems cannot dynamically assign or remove computational nodes.. New nodes?[r] ...
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