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首页> Cluster computing> In-situ feature-based objects tracking for data-intensive scientific and enterprise analytics workflows

In-situ feature-based objects tracking for data-intensive scientific and enterprise analytics workflows

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第一作者： Lasluisa, Solomon
作者： Lasluisa, Solomon [1] ; Zhang, Fan [1] ; Jin, Tong [1] ; Rodero, Ivan [1] ; Hoang Bui [1] ; Parashar, Manish [1]
作者单位： Rutgers State Univ, Rutgers Discovery Informat Inst, NSF Cloud & Auton Comp Ctr, Piscataway, NJ 08854 USA [1]
关键词 Simulations workflowsScientific data analysisScalable in-situ data analyticsFeature-based objects tracking
发布时间 2015-04-26
提交
  • 浏览2
Cluster computing

Cluster computing

2015年18卷1期

29-40页

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