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Dynamischer Lastausgleich für Multi-Domain-Cluster
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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Die Simulation physikalischer Modelle ist ein wichtiges Werkzeug in der Grund la genforschung. Der dafür notwendige Rechenaufwand erfordert oftmals den Einsatz von spezialisierter Hardware. Um bestehende Infra struk turen besser auszunutzen, können jedoch auch vorhanden Rechner zu einem Multi-Domain-Cluster verbunden werden. Falls die parallelen Simulations modelle lokal schwankende Rechenlast erzeugen, hängt die Effizienz der Ver ar beitung oftmals vom Einsatz eines dynamischen Lastausgleichs-Algorithmus (DLB) ab. Die Anpassung eines solchen Algorithmus an die Eigenheiten der Simu lation und des Multi-Clusters ist bislang jedoch ein aufwändiges Unter fangen. Abhilfe kann der hier vorgestellte selbst kalibrierender DLB-Algorith mus leisten. Kernstück dieses Algorithmus ist eine Heuristik zur Nutzenab schätzung des Lastausgleichs. Durch angepasste Aufteilung der Arbeitslast wird außerdem der Kommunikationsbedarf im Einzel- und im Multi-Cluster-Be trieb minimiert.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 22.01.2020
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Kraßnitzer, K: Lösung des Traveling-Salesman-Pr...
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Erscheinungsdatum: 12.01.2010, Medium: Taschenbuch, Einband: Kartoniert / Broschiert, Titel: Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels eines Genetischen Algorithmus auf einem HPC-Cluster, Auflage: 4. Auflage von 2010 // 4. Auflage, Autor: Kraßnitzer, Kevin, Verlag: GRIN Publishing, Sprache: Deutsch, Rubrik: Informatik, Seiten: 84, Gewicht: 133 gr, Verkäufer: averdo

Anbieter: averdo
Stand: 22.01.2020
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Clusteranalyse mit SPSS
49,95 € *
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Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns, Segmentierens und der Faktorextraktion. Kapitel 1 führt ein in die Clusteranalyse. Nach einem intuitiven Beispiel anhand des Clusterns von Muscheln am Strand, und dem zugrundeliegenden, oft unausgesprochenen Cluster-Prinzipien werden u.a. die hierarchische, partitionierende und das TwoStep-Verfahren vorgestellt. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) werden die diversen Maße (z.B. quadrierte euklidische Distanz, Pearson-Korrelation, Chi²-Maß etc.) und die jeweiligen Algorithmen (Density, Linkage, Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer, Chaining) erläutert. Anhand zahlreicher Beispiele wird erläutert, wie Intervalldaten, Häufigkeiten, Kategorialdaten, sowie gemischte Daten geclustert werden. Bei der partitionierenden Clusterzentrenanalyse (k-means, QUICK CLUSTER) lernen Sie Teststatistiken zur Bestimmung der optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta², F-max, nicht im original SPSS Leistungsumfang enthalten), sowie die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit, Stabilität und Validität zu prüfen. Bei der Two-Step Clusteranalyse (TWOSTEP CLUSTER) lernen Sie die Clusterung von gemischten Daten anhand eines Scoring-Algorithmus kennen Darüber hinaus lernen Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen, wie auch alternative grafische und logische Ansätze zur Clusterung von auch Daten im String-Format. Kapitel 2 führt ein in die Gruppe der Faktorenanalyse mit SPSS. Die Faktorenanalyse (factor analysis, FA) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Verfahren, die es ermöglichen, aus einer großen Zahl von Variablen eine möglichst geringe Anzahl von (nicht beobachteten) 'Faktoren' zu erhalten ('extrahieren'). Die Faktorenanalyse geht nicht von unabhängigen oder abhängigen Variablen aus, sondern behandelt alle Analysevariablen unabhängig von einem Kausalitätsstatus. Dieser Kurs führt in das Grundprinzip und Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) und ihre Funktion. Vorgestellt werden Kriterien zur Bestimmung, Interpretation und Benennung der Faktoren. Dieser Kurs stellt ausschließlich die Variante der explorativen Faktorenanalyse (EFA) vor (R-Typ). Abschliessend werden eine Faktorenanalyse für Fälle (Q-Typ Faktorenanalyse vorgestellt, sowie eine Matrix-Variante, die dann zum Einsatz kommen kann, wenn die korrelationsanalytischen Voraussetzungen der Faktorenanalyse nicht erfüllt sind. Die Überprüfung der Voraussetzungen und die Interpretation der Statistiken werden an zahlreichen Beispielen geübt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse (DA, syn.: DFA, Diskriminanzfunktionsanalyse) vor. Das zentrale Ziel dieses Ansatzes ist, die beste Trennung (Diskriminanz) zwischen den Zugehörigkeiten einer abhängigen Gruppenvariable für mehrere unabhängige Einflussvariablen zu finden. In anderen Worten, die Diskriminanzanalyse liefert die Antwort auf die Frage: Welche Kombination von Einflussvariablen erlaubt eine maximal trennende Aufteilung der Fälle in die bekannten Ausprägungen einer Gruppe? Weitere, damit in Zusammenhang stehende Fragen können sein: Auf welche Weise werden die Fälle klassiert, wie genau werden die Fälle klassiert (erkennbar an der Anzahl der Fehlklassifikationen), und wie sind die schlussendlich entstehenden Klassifizierungen zu interpretieren? Es werden u.a. diverse Methoden der Variablenselektion (direkt, schrittweise), sowie auch die Berechnung und Interpretation multipler schrittweiser Diskriminanzanalysen mit mehreren ermittelten Funktionen vorgestellt (einschliesslich Lambda, Box-Test, Kreuzvalidierung (Interpretation von Kovarianz-Matrizen), das Identifizieren von Multikollinearität, sowie Gebietskarten (Territorien). Weitere Kapitel stellen Möglichkeiten des Clusterns und Segmentierens (u.a. mit CLEMENTINE, Entscheidungsbäume und ausgewählte Cluste

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Clusteranalyse mit SPSS
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Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns, Segmentierens und der Faktorextraktion. Kapitel 1 führt ein in die Clusteranalyse. Nach einem intuitiven Beispiel anhand des Clusterns von Muscheln am Strand, und dem zugrundeliegenden, oft unausgesprochenen Cluster-Prinzipien werden u.a. die hierarchische, partitionierende und das TwoStep-Verfahren vorgestellt. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) werden die diversen Maße (z.B. quadrierte euklidische Distanz, Pearson-Korrelation, Chi²-Maß etc.) und die jeweiligen Algorithmen (Density, Linkage, Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer, Chaining) erläutert. Anhand zahlreicher Beispiele wird erläutert, wie Intervalldaten, Häufigkeiten, Kategorialdaten, sowie gemischte Daten geclustert werden. Bei der partitionierenden Clusterzentrenanalyse (k-means, QUICK CLUSTER) lernen Sie Teststatistiken zur Bestimmung der optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta², F-max, nicht im original SPSS Leistungsumfang enthalten), sowie die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit, Stabilität und Validität zu prüfen. Bei der Two-Step Clusteranalyse (TWOSTEP CLUSTER) lernen Sie die Clusterung von gemischten Daten anhand eines Scoring-Algorithmus kennen Darüber hinaus lernen Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen, wie auch alternative grafische und logische Ansätze zur Clusterung von auch Daten im String-Format. Kapitel 2 führt ein in die Gruppe der Faktorenanalyse mit SPSS. Die Faktorenanalyse (factor analysis, FA) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Verfahren, die es ermöglichen, aus einer großen Zahl von Variablen eine möglichst geringe Anzahl von (nicht beobachteten) 'Faktoren' zu erhalten ('extrahieren'). Die Faktorenanalyse geht nicht von unabhängigen oder abhängigen Variablen aus, sondern behandelt alle Analysevariablen unabhängig von einem Kausalitätsstatus. Dieser Kurs führt in das Grundprinzip und Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) und ihre Funktion. Vorgestellt werden Kriterien zur Bestimmung, Interpretation und Benennung der Faktoren. Dieser Kurs stellt ausschließlich die Variante der explorativen Faktorenanalyse (EFA) vor (R-Typ). Abschliessend werden eine Faktorenanalyse für Fälle (Q-Typ Faktorenanalyse vorgestellt, sowie eine Matrix-Variante, die dann zum Einsatz kommen kann, wenn die korrelationsanalytischen Voraussetzungen der Faktorenanalyse nicht erfüllt sind. Die Überprüfung der Voraussetzungen und die Interpretation der Statistiken werden an zahlreichen Beispielen geübt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse (DA, syn.: DFA, Diskriminanzfunktionsanalyse) vor. Das zentrale Ziel dieses Ansatzes ist, die beste Trennung (Diskriminanz) zwischen den Zugehörigkeiten einer abhängigen Gruppenvariable für mehrere unabhängige Einflussvariablen zu finden. In anderen Worten, die Diskriminanzanalyse liefert die Antwort auf die Frage: Welche Kombination von Einflussvariablen erlaubt eine maximal trennende Aufteilung der Fälle in die bekannten Ausprägungen einer Gruppe? Weitere, damit in Zusammenhang stehende Fragen können sein: Auf welche Weise werden die Fälle klassiert, wie genau werden die Fälle klassiert (erkennbar an der Anzahl der Fehlklassifikationen), und wie sind die schlussendlich entstehenden Klassifizierungen zu interpretieren? Es werden u.a. diverse Methoden der Variablenselektion (direkt, schrittweise), sowie auch die Berechnung und Interpretation multipler schrittweiser Diskriminanzanalysen mit mehreren ermittelten Funktionen vorgestellt (einschliesslich Lambda, Box-Test, Kreuzvalidierung (Interpretation von Kovarianz-Matrizen), das Identifizieren von Multikollinearität, sowie Gebietskarten (Territorien). Weitere Kapitel stellen Möglichkeiten des Clusterns und Segmentierens (u.a. mit CLEMENTINE, Entscheidungsbäume und ausgewählte Cluste

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Strategien zur lokalen adaptiven Gitterverfeine...
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Realistische Problemstellungen in der numerischen Strömungssimulation sind häufig gekennzeichnet durch eine hohe Anzahl von Unbekannten, da es notwendig ist, das Rechengebiet fein zu diskretisieren, um alle Effekte der Strömung zu erfassen. Dies hat einen hohen Speicherplatzbedarf und große Rechenzeiten zur Folge.Zwei Verfahren zur Effizienzsteigerung bei der Berechnung solch komplexer Strömungsprobleme sind die lokale Gitterverfeinerung und das Mehrgitterverfahren. Beim Verfahren der Gitterverfeinerung werden lokal nur in Gebieten mit hohem Diskretisierungsfehler Gitterpunkte eingefügt. Somit wird gegenüber einer Verfeinerung des gesamten Rechengebietes eine Einsparung an Gitterpunkten bei gleichbleibender Genauigkeit des Ergebnisses erreicht. Das geometrische Mehrgitterverfahren nutzt bei der Berechnung mehrere Gitterebenen mit unterschiedlich feiner Diskretisierung.In dieser Arbeit werden die lokale Gitterverfeinerung und das Mehrgitterverfahren miteinander kombiniert, um ein hohes Maß an Effizienz zu erreichen. Es werden Fehlerschätzer eingesetzt, um die zu verfeinernden Bereiche adaptiv ohne Eingriff des Nutzers bestimmen zu können.Der entwickelte Algorithmus wird in einen blockstrukturierten Löser für komplexe Geometrien implementiert. Es wird zum einen eine Strategie zur blockweisen Gitterverfeinerung entwickelt, zum anderen eine Strategie zur deutlich lokaleren Verfeinerung auf Basis der einzelnen Gitterzellen.Um den Verfeinerungsalgorithmus realisieren zu können, müssen die einzelnen Bausteine entwickelt und implementiert werden, dazu gehören Fehlerschätzer, Cluster-Algorithmen zum Regruppieren der markierten Gitterzellen zu Blöcken, Flusskorrekturverfahren, sowie Interpolationsverfahren und Diskretisierungsmethoden höherer Ordnung zur Gewinnung der Tochtergitter- Randbedingungen. Es werden jeweils mehrere Verfahren vorgestellt und numerisch untersucht.Die Untersuchung der Strategien zur lokalen Gitterverfeinerung wird an Hand von zwei Problemfällen mit unterschiedlicher Komplexität durchgeführt und zeigt das Potenzial zur deutlichen Effizienzsteigerung gegenüber Berechnungen mit Mehrgitterverfahren ohne Verfeinerungsstrategie.

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Realistische Problemstellungen in der numerischen Strömungssimulation sind häufig gekennzeichnet durch eine hohe Anzahl von Unbekannten, da es notwendig ist, das Rechengebiet fein zu diskretisieren, um alle Effekte der Strömung zu erfassen. Dies hat einen hohen Speicherplatzbedarf und große Rechenzeiten zur Folge.Zwei Verfahren zur Effizienzsteigerung bei der Berechnung solch komplexer Strömungsprobleme sind die lokale Gitterverfeinerung und das Mehrgitterverfahren. Beim Verfahren der Gitterverfeinerung werden lokal nur in Gebieten mit hohem Diskretisierungsfehler Gitterpunkte eingefügt. Somit wird gegenüber einer Verfeinerung des gesamten Rechengebietes eine Einsparung an Gitterpunkten bei gleichbleibender Genauigkeit des Ergebnisses erreicht. Das geometrische Mehrgitterverfahren nutzt bei der Berechnung mehrere Gitterebenen mit unterschiedlich feiner Diskretisierung.In dieser Arbeit werden die lokale Gitterverfeinerung und das Mehrgitterverfahren miteinander kombiniert, um ein hohes Maß an Effizienz zu erreichen. Es werden Fehlerschätzer eingesetzt, um die zu verfeinernden Bereiche adaptiv ohne Eingriff des Nutzers bestimmen zu können.Der entwickelte Algorithmus wird in einen blockstrukturierten Löser für komplexe Geometrien implementiert. Es wird zum einen eine Strategie zur blockweisen Gitterverfeinerung entwickelt, zum anderen eine Strategie zur deutlich lokaleren Verfeinerung auf Basis der einzelnen Gitterzellen.Um den Verfeinerungsalgorithmus realisieren zu können, müssen die einzelnen Bausteine entwickelt und implementiert werden, dazu gehören Fehlerschätzer, Cluster-Algorithmen zum Regruppieren der markierten Gitterzellen zu Blöcken, Flusskorrekturverfahren, sowie Interpolationsverfahren und Diskretisierungsmethoden höherer Ordnung zur Gewinnung der Tochtergitter- Randbedingungen. Es werden jeweils mehrere Verfahren vorgestellt und numerisch untersucht.Die Untersuchung der Strategien zur lokalen Gitterverfeinerung wird an Hand von zwei Problemfällen mit unterschiedlicher Komplexität durchgeführt und zeigt das Potenzial zur deutlichen Effizienzsteigerung gegenüber Berechnungen mit Mehrgitterverfahren ohne Verfeinerungsstrategie.

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SYNOLOGY MP5 - MailPlus 5 Licenses
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MailPlus Lizenz 5 KontenDie Pakete MailPlus und MailPlus Server liefern Ihrem Unternehmen einen sicheren, zuverlässigen und privaten E-Mail-Server und Ihren Mitarbeitern einen modernenE-Mail-Client für das Empfangen und Versenden von Nachrichten. Darüber hinaus können MailPlus und MailPlus Server direkt auf Ihrem Synology NAS installiert werden.Sie benötigen also keine externen Dienste. Und das Beste: MailPlus enthält 5 kostenlose E-Mail-Konten und kann mit dem flexiblen Lizenzprogramm ganz nach Bedarf erweitert werden.�Eine sichere, private und kostengünstige E-Mail-Lösung�High-availability-Architektur für maximale Service-Verfügbarkeit�Speziell entwickelter Algorithmus für schnelle Volltextsuche�Optisch ansprechender und intuitiver E-Mail-Client für das effektive Verwalten von E-Mails�Plattformübergreifend arbeiten über Web Client und eigene mobile Apps fur Android./iOS�Flexibles LizenzprogrammHigh-Availability-ArchitekturMailPlus unterstützt high-availability-Cluster ohne Aufpreis. Ein Cluster enthältstandardmäßig 5 kostenlose E-Mail-Konten. Für weitere aktivierte Konten vonLDAP-Server bzw. Windows AD-Domain sind zusätzliche Lizenzen erforderlich.Beispiel: Wenn Sie 25 E-Mail-Konten im high-availability-Cluster aktivierenmöchten, benötigen Sie 20 zusätzliche Lizenzen (SYNOLOGY MP20)MailPlus Web Client und Mobile AppMailPlus Web Client und Mobile App werden regelmäßig aktualisiert undkönnen in Verbindung mit MailPlus Server kostenlos genutzt werden. IhreFunktionen sind jedoch eingeschränkt, wenn in MailPlus Server nicht genügendgültige Lizenzen vorhanden sind. Zur Ausführung von MailPlus Web Client undMobile App wird MailPlus Server benötigt.Aktivierung und VerlängerungSie können Lizenzschlüssel auf der Seite MailPlus Server Paket > Lizenz registrieren oder entfernen bzw. auf account.synology.com verwalten. Wenn Sie vor Ablauf der Lizenzdauer neue Lizenzschlüssel desselben Typs (5 oder 20 Konten) anwenden, konnen Sie die Gültigkeit registrierter Lizenzschlüssel bei Bedarf verlängern. Ein Lizenzschlüssel kann jeweils nur für ein von MailPlus unterstütztes Synology-Produkt angewendet werden.Kompatible Modelle* (Stand: 28.04.2016):Serie 16: RS2416RP+, RS2416+, RS18016xs+, DS716+II, DS716+, DS216+IISerie 15: RC18015xs+, DS3615xs, DS2415+, DS1815+, DS1515+, RS815RP+, RS815+, DS415+Serie 14: RS3614xs+, RS3614xs, RS3614RPxs, RS2414RP+, RS2414+, RS814RP+, RS814+Serie 13: DS2413+, RS3413xs+, RS10613xs+, DS1813+, DS1513+Serie 12: DS3612xs, RS3412xs, RS3412RPxs, RS2212RP+, RS2212+, DS1812+, DS1512+, RS812RP+, RS812+Serie 11: DS3611xs, DS2411+, RS3411xs, RS3411RPxs, RS2211RP+, RS2211+, DS1511+* Die Modellliste kann ohne Bekanntmachung geändert werden. Aktuelle Informationen finden Sie unter www.synology.com.

Anbieter: reichelt elektronik
Stand: 22.01.2020
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SYNOLOGY MP20 - MailPlus 20 Licenses
1.069,95 € *
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MailPlus Lizenz : 20 KontenDie Pakete MailPlus und MailPlus Server liefern Ihrem Unternehmen einen sicheren, zuverlässigen und privaten E-Mail-Server und Ihren Mitarbeitern einen modernen E-Mail-Client für das Empfangen und Versenden von Nachrichten. Darüber hinaus können MailPlus und MailPlus Server direkt auf Ihrem Synology NAS installiert werden. Sie benötigen also keine externen Dienste. Und das Beste: MailPlus enthält 20 kostenlose E-Mail-Konten und kann mit dem flexiblen Lizenzprogramm ganz nach Bedarf erweitert werden.�Eine sichere, private und kostengünstige E-Mail-Lösung�High-availability-Architektur für maximale Service-Verfügbarkeit�Speziell entwickelter Algorithmus für schnelle Volltextsuche�Optisch ansprechender und intuitiver E-Mail-Client für das effektive Verwalten von E-Mails�Plattformübergreifend arbeiten über Web Client und eigene mobile Apps fur Android./iOS�Flexibles LizenzprogrammHigh-Availability-ArchitekturMailPlus unterstützt high-availability-Cluster ohne Aufpreis. Ein Cluster enthält standardmäßig 5 kostenlose E-Mail-Konten. Für weitere aktivierte Konten von LDAP-Server bzw. Windows AD-Domain sind zusätzliche Lizenzen erforderlich. Beispiel: Wenn Sie 25 E-Mail-Konten im high-availability-Cluster aktivieren möchten, benötigen Sie 20 zusätzliche Lizenzen (SYNOLOGY MP20)MailPlus Web Client und Mobile AppMailPlus Web Client und Mobile App werden regelmäßig aktualisiert und können in Verbindung mit MailPlus Server kostenlos genutzt werden. Ihre Funktionen sind jedoch eingeschränkt, wenn in MailPlus Server nicht genügend gültige Lizenzen vorhanden sind. Zur Ausführung von MailPlus Web Client und Mobile App wird MailPlus Server benötigt.Aktivierung und VerlängerungSie können Lizenzschlüssel auf der Seite MailPlus Server Paket > Lizenz registrieren oder entfernen bzw. auf account.synology.com verwalten. Wenn Sie vor Ablauf der Lizenzdauer neue Lizenzschlüssel desselben Typs (5 oder 20 Konten) anwenden, konnen Sie die Gültigkeit registrierter Lizenzschlüssel bei Bedarf verlängern. Ein Lizenzschlüssel kann jeweils nur für ein von MailPlus unterstütztes Synology-Produkt angewendet werden.Kompatible Modelle* (Stand: 28.04.2016):Serie 16: RS2416RP+, RS2416+, RS18016xs+, DS716+II, DS716+, DS216+IISerie 15: RC18015xs+, DS3615xs, DS2415+, DS1815+, DS1515+, RS815RP+, RS815+, DS415+Serie 14: RS3614xs+, RS3614xs, RS3614RPxs, RS2414RP+, RS2414+, RS814RP+, RS814+Serie 13: DS2413+, RS3413xs+, RS10613xs+, DS1813+, DS1513+Serie 12: DS3612xs, RS3412xs, RS3412RPxs, RS2212RP+, RS2212+, DS1812+, DS1512+, RS812RP+, RS812+Serie 11: DS3611xs, DS2411+, RS3411xs, RS3411RPxs, RS2211RP+, RS2211+, DS1511+* Die Modellliste kann ohne Bekanntmachung geändert werden. Aktuelle Informationen finden Sie unter www.synology.com.

Anbieter: reichelt elektronik
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Towards Next Generation Grids
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Erscheinungsdatum: 10/2007, Medium: Buch, Einband: Gebunden, Titel: Towards Next Generation Grids, Redaktion: Priol, Thierry // Vanneschi, Marco, Verlag: Springer-Verlag GmbH // Springer US, Sprache: Englisch, Schlagworte: Internet // Programmierung // Peer-to-Peer // EDV // Netzwerk // elektronisch // Algorithmus // Programmieren // Database // Datenbank // Informatik // Cluster // Grid Computing // Informationstechnologie // IT // Technologie // Theorie // Allgemeines // COMPUTERS // Systems Architecture // General // Computer Science // Networking // Algorithmen und Datenstrukturen // Datenbankprogrammierung // Datenbanken // Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation // Systemanalyse und // design // Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf // Supercomputer // Webprogrammierung // Informationstechnik // allgemeine Themen, Rubrik: Datenkommunikation // Netze, Mailboxen, Seiten: 302, Abbildungen: 20 Abb., Gewicht: 661 gr, Verkäufer: averdo

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