MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
05651cam a2200457Ii 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
95852 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102112724.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
m o d |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr cnu|||unuuu |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
170424s2017 sz a o 000 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
3319548409 |
| Información calificativa |
(electronic bk.) |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319548401 |
| Información calificativa |
(electronic bk.) |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| ISBN cancelado o inválido |
3319548395 |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| ISBN cancelado o inválido |
9783319548395 |
| Información calificativa |
(print) |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
N$T |
| Centro/agencia transcriptor |
N$T |
| Centro/agencia modificador |
GW5XE |
| -- |
EBLCP |
| -- |
YDX |
| -- |
UAB |
| -- |
N$T |
| -- |
MERER |
| -- |
ESU |
| -- |
AZU |
| -- |
UPM |
| -- |
OCLCF |
| -- |
OCLCQ |
| -- |
OCLCO |
| -- |
VT2 |
| -- |
OTZ |
| -- |
OCLCQ |
| -- |
IOG |
| -- |
U3W |
| -- |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76.9.B45 |
| Número de documento/Ítem |
E447 2017 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Emerging technology and architecture for big-data analytics |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Anupam Chattopadhyay, Chip Hong Chang, Hao Yu, editors. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham, Switzerland |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2017. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (xi, 330 páginas) |
| Otras características físicas |
ilustraciones (algunas a color) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
|---|
| Nota general |
SpringerLink |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Preface; Contents; About the Editors; Part I State-of-the-Art Architectures and Automation for Data-Analytics; 1 Scaling the Java Virtual Machine on a Many-Core System; 1.1 Introduction; 1.2 Background; 1.2.1 Workload Selection; 1.2.2 Performance Analysis Tools; 1.2.3 Experimental Setup; 1.3 Thread-Local Data Objects; 1.4 Memory Allocators; 1.5 Java Concurrency API; 1.6 Garbage Collection; 1.7 Non-uniform Memory Access (NUMA); 1.8 Conclusion and Future Directions; Appendix; References; 2 Accelerating Data Analytics Kernels with HeterogeneousComputing; 2.1 Introduction; 2.2 Motivation. |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
2.3 Automated Design Space Exploration Flow2.3.1 The Lin-Analyzer Framework; 2.3.2 Framework Overview; 2.3.3 Instrumentation; 2.3.4 Optimized DDDG Generation; 2.3.4.1 Sub-trace Extraction; 2.3.4.2 DDDG Generation & Pre-optimizations; 2.3.5 DDDG Scheduling; 2.3.6 Enabling Design Space Exploration; 2.4 Acceleration of Data Analytics Kernels; 2.4.1 Estimation Accuracy; 2.4.1.1 Loop Unrolling and Loop Pipelining; 2.4.1.2 Array Partitioning; 2.4.2 Rapid Design Space Exploration; 2.5 Conclusion; References. |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
3 Least-squares-solver Based Machine Learning Acceleratorfor Real-time Data Analytics in Smart Buildings3.1 Introduction; 3.2 IoT System Based Smart Building; 3.2.1 Smart-Grid Architecture; 3.2.2 Smart Gateway for Real-Time Data Analytics; 3.2.3 Problem Formulation for Data Analytics; 3.3 Background on Neural Network Based Machine Learning; 3.3.1 Backward Propagation for Training; 3.3.2 Least-Squares Solver for Training; 3.3.3 Feature Extraction with Behavior Cognition; 3.4 Least-Squares Solver Based Training Algorithm; 3.4.1 Regularized 2-Norm; 3.4.2 Square-Root-Free Cholesky Decomposition. |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
3.4.3 Incremental Least-Squares Solution3.5 Least-Squares Based Machine Learning Accelerator Architecture; 3.5.1 Overview of Computing Flow and Communication; 3.5.2 FPGA Accelerator Architecture; 3.5.3 2-Norm Solver; 3.5.4 Matrix-Vector Multiplication; 3.6 Experiment Results; 3.6.1 Experiment Setup and Benchmark; 3.6.2 FPGA Design Platform and CAD Flow; 3.6.3 Scalable and Parameterized Accelerator Architecture; 3.6.4 Performance for Data Classification; 3.6.5 Performance for Load Forecasting; 3.6.6 Performance Comparisons with Other Platforms; 3.7 Conclusion; References. |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
4 Compute-in-Memory Architecture for Data-Intensive Kernels4.1 Introduction; 4.2 Malleable Hardware Acceleration; 4.2.1 Hardware Architecture; 4.2.2 Application Mapping; 4.2.2.1 Application Description Using an Instruction Set Architecture; 4.2.2.2 Application Mapping to the General Framework; 4.2.3 Domain Customization for Efficient Acceleration; 4.3 Case Studies for Memory-Centric Computing; 4.3.1 MAHA for Security Applications; 4.3.1.1 Domain Exploration; 4.3.1.2 Architecture Description; 4.3.1.3 Results and Comparison to Other Platforms; 4.3.2 MAHA for Text Mining Applications. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book describes the current state of the art in big-data analytics, from a technology and hardware architecture perspective. The presentation is designed to be accessible to a broad audience, with general knowledge of hardware design and some interest in big-data analytics. Coverage includes emerging technology and devices for data-analytics, circuit design for data-analytics, and architecture and algorithms to support data-analytics. Readers will benefit from the realistic context used by the authors, which demonstrates what works, what doesn't work, and what are the fundamental problems, solutions, upcoming challenges and opportunities. Provides a single-source reference to hardware architectures for big-data analytics; Covers various levels of big-data analytics hardware design abstraction and flow, from device, to circuits and systems; Demonstrates how non-volatile memory (NVM) based hardware platforms can be a viable solution to existing challenges in hardware architecture for big-data analytics. |
| 588 0# - NOTA DE FUENTE DE LA DESCRIPCIÓN |
|---|
| Nota de fuente de la descripción |
Online resource; title from PDF title page (SpringerLink, viewed April 27, 2017). |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
EBOOK, EBSPRINGER_2017C |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
495511 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Datos masivos |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Chang, Chip-Hong |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| 9 (RLIN) |
96841 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Chattopadhyay, Anupam, |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Yu, Hao |
| Títulos y otros términos asociados al nombre |
(Electrical engineer), |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-54840-1 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO7 |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
02/2018 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
|
| Catalogado |
Sí |