In-Database Machine Learning on Reconfigurable Dataflow Accelerators
In-Database Machine Learning on Reconfigurable Dataflow Accelerators
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798544204022
- DDC
- 001
- 저자명
- Vilim, Matthew.
- 서명/저자
- In-Database Machine Learning on Reconfigurable Dataflow Accelerators
- 발행사항
- [Sl] : Stanford University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 120 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-03, Section: A.
- 주기사항
- Advisor: Olukotun, Oyekunle Ayinde; Hennessy, John L.; Re, Christopher.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Stanford University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Software
- 일반주제명
- Communication
- 일반주제명
- Bandwidths
- 일반주제명
- Aggregates
- 일반주제명
- Flexibility
- 일반주제명
- Relational data bases
- 일반주제명
- Databases
- 일반주제명
- Design
- 일반주제명
- Energy efficiency
- 일반주제명
- Spectrum allocation
- 일반주제명
- Algorithms
- 일반주제명
- Queries
- 일반주제명
- Car pools
- 일반주제명
- Information science
- 일반주제명
- Data analysis
- 기타저자
- Stanford University.
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-03A.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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