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【2h】

Parallel software auto-tuning using statistical modeling and machine learning

机译：使用统计建模和机器学习的并行软件自动调整

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作者
A.Yu. Doroshenko; P.A. Ivanenko; O.S. Novak; O.A. Yatsenko;
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年度 2018
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1. Statistical and machine learning models for optimizing energy in parallel applications [J] . Endrei Mark, Jin Chao, Minh Ngoc Dinh, International Journal of High Performance Computing Applications . 2019,第6期

机译：统计和机器学习模型，可在并行应用中优化能源
2. Improving efficiency of a statistical analysis of complex ecological models, when using the statistical software R by parallelising tasks with Rmpi [J] . Rahn K.-H., Klatt S., Haas E., Ecological informatics: an international journal on ecoinformatics and computational ecology . 2013,第Null期

机译：通过将任务与Rmpi并行使用统计软件R时，可以提高复杂生态模型的统计分析的效率
3. Statistical-learning strategies generate only modestly performing predictive models for urinary symptoms following external beam radiotherapy of the prostate: A comparison of conventional and machine-learning methods [J] . Yahya Noorazrul, Ebert Martin A., Bulsara Max, Medical Physics . 2016,第5期

机译：统计学习策略仅针对前列腺外照射治疗后的泌尿症状生成适度执行的预测模型：传统方法与机器学习方法的比较
4. MaSiF: Machine learning guided auto-tuning of parallel skeletons [C] . Collins Alexander, Fensch Christian, Leather Hugh, International Conference on High Performance Computing . 2013

机译：MaSiF：机器学习指导的平行骨架自动调整
5. Statistical machine learning for Internet-scale software repositories. [D] . Linstead, Erik Joseph. 2009

机译：Internet规模软件存储库的统计机器学习。
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7. MaSiF: Machine learning guided auto-tuning of parallel skeletons [O] . Collins Alexander, Fensch Christian, Leather Hugh, 2013

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