École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, CH-1015, Switzerland;
DIEM, University of Salerno, Fisciano, (SA), I-84084, Italy;
École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, CH-1015, Switzerland;
Tomography; Network topology; Topology; Peer-to-peer computing; Symmetric matrices; Neurons; Data mining;
机译:用于大规模虚拟网络嵌入的划分和征服进化算法
机译:大规模移动社交网络上的影响最大化:分而治之
机译:一种基于压缩感测的网络层析成像方法,用于估计大型骨干网中的始发点到目的地的流量
机译:用于大型网络的分割和征服断层扫描
机译:贝叶斯网络的结构学习:群正则化和分而治之
机译:通过结合现有算法中的小程序集进行大规模从头转录组组装的分治法
机译:用于大规模虚拟网络嵌入的划分和征服进化算法
机译:表征用于大规模无线电层析成像的多个无线传感器网络。