达格斯图尔报告,第11卷,第7期



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达格斯图尔报告,第11卷,第7期,2021年8月,完整版

摘要
达格斯图尔报告,第11卷,第7期,2021年7月,完整版

引用为

《达格斯图尔报告》,第11卷,第7期,第1-180页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2021)


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@第{DagRep.11.7条,title={{Dagstuhl Reports,第11卷,第7期,2021年8月,完整版}},页数={1--180},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.11.7},URN={URN:nbn:de:0030-drops-155861},doi={10.4230/DagRep.11.7},annote={关键词:达格斯图尔报告,第11卷,第7期,2021年7月,完整版}}
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达格斯图尔报告,目录,第11卷,第7期,2021年

摘要
达格斯图尔报告,目录,第11卷,第7期,2021年

引用为

《达格斯图尔报告》,第11卷,第7期,第i-ii页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Leibniz-Zentrum für Informatik)(2021年)


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@第{DagRep.11.7.i条,title={{Dagstuhl Reports,目录,第11卷,第7期,2021}},页面={i--ii},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/documents/10.4230/DagRep.11.7.i},URN={URN:nbn:de:0030-drops-155870},doi={10.4230/DagRep.11.7.i},annote={Keywords:目录,Frontmatter}}
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联盟编队游戏(达格斯图尔研讨会21331)

作者:Edith Elkind、Judy Goldsmith、Anja Rey和Jörg Rothe


摘要
在许多情况下,个人会选择作为一个团体或联盟行事。例如,社交俱乐部、政党、合伙组织和立法投票。联盟形成博弈是一类合作博弈,其目的是根据联盟稳定性或社会福利最大化等标准,将一组代理划分为联盟。在我们的研讨会上,我们讨论了联盟形成博弈领域的应用、结果和新的研究方向。

引用为

伊迪丝·埃尔金德(Edith Elkind)、朱迪·戈德史密斯(Judy Goldsmith)、安贾·雷伊(Anja Rey)和约格·罗斯(Jörg Rothe)。联盟编队游戏(达格斯图尔研讨会21331)。在《达格斯图尔报告》第11卷第7期第1-15页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(2021年)


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@第{elkind_et_al条:DagRep.11.7.1,author={Elkind、Edith和Goldsmith、Judy和Rey、Anja和Rothe,J“{o} rg公司},title={{联盟编队游戏(达格斯图尔研讨会21331)}},页数={1--15},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},editor={Elkind、Edith和Goldsmith、Judy和Rey、Anja和Rothe,J“{o} rg公司},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.11.7.1},URN={URN:nbn:de:0030-drops-155885},doi={10.4230/DagRep.11.7.1},annote={关键词:联盟形成,合作博弈}}
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理解科学和数据密集型计算中的I/O行为(Dagstuhl研讨会21332)

作者:Philip Carns、Julian Kunkel、Kathryn Mohror和Martin Schulz


摘要
两个关键变化促使人们迫切需要深入了解高性能计算(HPC)中的I/O工作负载:应用程序正在超越传统的批量同步模型,发展为包括集成的多步骤工作流、原位分析、人工智能和数据分析方法;存储系统设计正在从两层文件系统和归档模型发展到包含临时、快速存储层的复杂层次结构,这些存储层靠近具有明显不同性能属性的计算资源。这两项变化都明显偏离了数十年来的现状,需要存储研究人员和从业者进行调查,以了解它们对整体I/O性能的影响。如果不深入了解I/O工作负载行为,存储系统设计师、I/O中间件开发人员、设备操作员和应用程序开发人员将不知道如何最好地设计或利用附加层以优化给定I/O工作负载的性能。此次Dagstuhl研讨会的目标是汇集I/O性能分析和存储系统体系结构方面的专家,共同评估我们的社区如何捕获和分析HPC系统上的I/O工作负载,确定我们的方法体系中的任何差距,并确定如何更好地深入了解其对HPC系统的影响。我们的讨论非常活跃,最终确定了在理解I/O行为方面进行研究的关键需求。我们在本报告中记录了这些讨论。

引用为

Philip Carns、Julian Kunkel、Kathryn Mohror和Martin Schulz。理解科学和数据集成计算中的I/O行为(Dagstuhl研讨会21332)。在《达格斯图尔报告》第11卷第7期第16-75页,达格斯图宫-莱布尼茨-泽特鲁姆宫(2021年)


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@第{carns_et_al:DagRep.11.7.16条,author={Carns、Philip和Kunkel、Julian和Mohror、Kathryn和Schulz、Martin},title={{理解科学和数据集成计算中的I/O行为(Dagstuhl研讨会21332)}},页数={16--75},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},editor={Carns、Philip和Kunkel、Julian和Mohror、Kathryn和Schulz、Martin},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.11.7.16},URN={URN:nbn:de:0030-drops-155891},doi={10.4230/DagRep.11.7.16},annote={关键词:I/O性能度量,了解用户I/O模式,HPC I/O,I/O特征}}
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识别边缘智能的关键促成因素(Dagstuhl研讨会21342)

作者:亚伦·丁、艾拉·佩尔顿、萨苏·塔科马和拉尔斯·沃尔夫


摘要
边缘计算是5G网络及其他网络的关键组成部分,它承诺分散云应用程序,同时提供更多带宽并减少延迟。这些承诺是通过在云、数据生产设备以及无线和固定网络边缘的网络基础设施组件之间移动特定于应用程序的计算来实现的。然而,当前的AI/ML方法假设计算是在强大的计算基础设施中进行的,例如具有充足计算和数据存储资源的同质云。在这次研讨会上,我们讨论并发展了在边缘计算背景下对人工智能方法和能力的综合观点的假设,并提供了一个路线图,将边缘计算和应用AI/ML领域的促成因素和关键方面结合在一起。

引用为

亚伦·丁(Aaron Ding)、艾拉·佩尔顿(Ella Peltonen)、萨苏·塔科马(Sasu Tarkoma)和拉尔斯·沃尔夫(Lars Wolf)。识别边缘智能的关键促成因素(Dagstuhl研讨会21342)。在《达格斯图尔报告》第11卷第7期第76-88页,达格斯图宫-莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔·Informatik(2021)


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@第{ding_et_al:DagRep.11.76条,author={丁、亚伦和佩尔顿、埃拉和塔科马、萨苏和沃尔夫、拉尔斯},title={{识别边缘智能中的关键促成因素(Dagstuhl研讨会21342)}},页数={76--88},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},编辑={丁,亚伦和佩尔托宁,埃拉和塔科马,萨苏和沃尔夫,拉尔斯},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.11.76},URN={URN:nbn:de:0030-drops-155906},doi={10.4230/DagRep.11.76},annote={关键词:人工智能、通信网络、边缘计算、智能网络}}
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多语言计算语言学中语言独特性的普遍性(Dagstuhl研讨会21351)

作者:蒂莫西·鲍德温、威廉·克罗夫特、约阿金·尼夫尔和阿加塔·萨瓦里


摘要
计算语言学建立的模型可以有效地处理和生成语言,并且可以增加我们对语言现象的理解。从计算的角度来看,语言数据尤其具有挑战性,这主要是因为它们具有不同程度的特性(少数对等对象共享的意外属性),以及非构成现象的普遍存在,例如多词表达(其含义不能直接从其组成部分的含义中推断出来,例如繁文缛节,总的来说,去拜访和拉腿)和结构(形式和意义的传统联想)。此外,如果模型和方法要在不同语言之间保持一致和有效,它们就必须面对特定语言或各种语言传统固有的特殊性。2021年8月30日至31日举行的题为“多语言计算语言学中语言独特性的普遍性”的达格斯图尔21351研讨会解决了这些挑战。其主要目标是在三个不同但部分重叠的社区之间创造协同效应:类型学专家、跨语言形态句法注释专家和多词表达专家。本报告记录了研讨会的计划和结果。我们提供了活动的执行摘要、三个工作组的报告、个别会谈的摘要以及与会者提出的公开问题。

引用为

蒂莫西·鲍德温、威廉·克罗夫特、约阿金·尼夫尔和阿加塔·萨瓦里。多语言计算语言学中语言独特性的普遍性(Dagstuhl研讨会21351)。在《达格斯图尔报告》第11卷第7期第89-138页,达格斯图宫——莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔信息学(2021)


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@文章{baldwin_et_al:DagRep.11.7.89,author={鲍德温、蒂莫西和克罗夫特、威廉和尼维尔、约阿金和萨瓦里、阿加塔},title={{多语言计算语言学中的语言特质共性(Dagstuhl研讨会21351)}},页数={89--138},journal={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},editor={鲍德温、蒂莫西和克罗夫特、威廉和尼维尔、约阿金和萨瓦里、阿加塔},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.11.7.89},URN={URN:nbn:de:0030-drops-155911},doi={10.4230/DagRep.11.789},annote={关键词:计算语言学,形态语法,多词表达式,语言共性,特质}}
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高阶图形模型:从理论基础到机器学习(Dagstuhl研讨会21352)

作者:蒂娜·埃利亚西·拉德、维托·拉托拉、马丁·罗斯瓦尔和英戈·斯科尔斯


摘要
图形和网络模型对于计算机科学、社会科学和生命科学中的数据科学应用至关重要。它们有助于检测基因对、人类或文档之间的二元关系数据中的模式,并提高了我们对跨学科复杂网络的理解。虽然关系数据的图模型的优点是无可争议的,但我们通常可以访问具有多种类型的高阶关系的数据,而这些关系不是由简单的图捕获的。此类数据出现在具有非二元或基于群体的交互的社会系统、具有多种连接类型的多式联运网络或包含路径上穿越的特定节点序列的时间序列中。此类数据的复杂关系结构质疑基于图形的数据挖掘和建模的有效性,并危及网络分析和机器学习的跨学科应用。为了应对这一挑战,拓扑数据分析、网络科学、机器学习和物理领域的研究人员最近开始将网络分析推广到能够捕获更多二元关系的高阶图形模型。这些高阶模型在假设、应用和数学形式上与标准网络分析不同。因此,新兴领域缺乏共同的术语、共同的挑战、基准数据和衡量标准,以促进公平比较。Dagstuhl研讨会21352“高阶图形模型:从理论基础到机器学习”汇集了来自不同学科的研究人员旨在开发一种通用语言,并共同理解该领域的关键挑战,从而促进复杂关系结构数据的数据分析和机器学习的进展。本报告记录了本次研讨会的计划和成果。

引用为

蒂娜·埃利亚西·拉德(Tina Eliassi-Rad)、维托·拉托拉(Vito Latora)、马丁·罗斯瓦尔(Martin Rosvall)和英戈·斯科尔斯(Ingo Scholtes)。高阶图形模型:从理论基础到机器学习(Dagstuhl研讨会21352)。在《达格斯图尔报告》第11卷第7期第139-178页,达格斯图宫-莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔·Informatik(2021)


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@第{eliassirad_et_al:DagRep.11.7.139条,author={Eliassi-Rad、Tina和Latora、Vito和Rosvall、Martin和Scholtes、Ingo},title={{高阶图模型:从理论基础到机器学习(Dagstuhl研讨会21352)}},页数={139--178},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2021},体积={11},数字={7},editor={Eliassi-Rad、Tina和Latora、Vito和Rosvall、Martin和Scholtes、Ingo},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},网址={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.11.7.139},URN={URN:nbn:de:00030-drops-155929},doi={10.4230/DagRep.11.7139},annote={关键词:(社会)网络分析、图挖掘、图论、网络科学、机器学习、统计关系学习、拓扑数据分析}}

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