机译:在海量天文时间序列数据中检测变异性。三,通过多种聚类算法和共识聚类方法在SuperWASP DR1中找到可变候选
机译:可扩展的集群和映射算法,用于异构和不规则FPGA集群上的应用程序分发
机译:用于地理参考数据的k均值聚类的初始种子选择算法,以提高用于地图绘制应用的聚类分配的可复制性
机译:大规模天文数据搜索的索引聚类与映射算法
机译:用于集群集成和集群数据流的可扩展框架和算法。
机译:通过蛋白质表面的溶剂作图自动对探针分子进行聚类:将新算法应用于热点作图和基于结构的药物设计
机译:检测大规模天文时间序列数据中的可变性。 III。由多个聚类算法找到的SuperWasp DR1中的可变候选者和共识聚类方法
机译:关于范围搜索的两篇论文:范围搜索的算法和数据结构综述。用于范围搜索的高效最坏情况数据结构。