id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2,357 | 2026-02-23T11:33:03.871000Z | 2026-02-23T11:33:03.872000Z | Lec. | P. 66–71. 15 | false | false | false | |
2,356 | 2026-02-23T11:33:02.090000Z | 2026-02-23T11:33:02.090000Z | Lec. | A NoC Traffic Suite Based on Real Applications // 2011 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI | false | false | false | |
2,355 | 2026-02-23T11:33:00.282000Z | 2026-02-23T11:33:00.282000Z | Lec. | Liu W. et al | false | false | false | |
2,354 | 2026-02-23T11:32:58.437000Z | 2026-02-23T11:32:58.437000Z | Lec. | P. 72–81. 14 | false | false | false | |
2,353 | 2026-02-23T11:32:56.651000Z | 2026-02-23T11:32:56.651000Z | Lec. | New York, NY, USA: ACM, 2008 | false | true | false | |
2,352 | 2026-02-23T11:32:54.850000Z | 2026-02-23T11:32:54.850000Z | Lec. | The PARSEC benchmark suite // Proceedings of the 17th international conference on Parallel architectures and compilation techniques | false | false | false | |
2,351 | 2026-02-23T11:32:52.966000Z | 2026-02-23T11:32:52.966000Z | Lec. | Bienia C. et al | false | false | false | |
2,350 | 2026-02-23T11:32:51.363000Z | 2026-02-23T18:09:33.191000Z | Lec. | P. 24–36. 13 | П. 24–36. 13 | false | true | true |
2,349 | 2026-02-23T11:32:49.465000Z | 2026-02-23T11:32:49.465000Z | Lec. | Vol. 23, № 2 | false | false | false | |
2,348 | 2026-02-23T11:32:47.858000Z | 2026-02-23T11:32:47.858000Z | Lec. | ACMPUB27New York, NY, USA, 1995 | false | false | false | |
2,347 | 2026-02-23T11:32:46.115000Z | 2026-02-23T11:32:46.115000Z | Lec. | The SPLASH-2 programs // ACM SIGARCH Computer Architecture News | false | false | false | |
2,346 | 2026-02-23T11:32:44.085000Z | 2026-02-23T11:32:44.085000Z | Lec. | Woo S.C. et al | false | false | false | |
2,345 | 2026-02-23T11:32:42.411000Z | 2026-02-23T11:32:42.411000Z | Lec. | P. 55–67. 12 | false | true | false | |
2,344 | 2026-02-23T11:32:40.758000Z | 2026-02-23T11:32:40.758000Z | Lec. | Vol. 10, № 1 | false | false | false | |
2,343 | 2026-02-23T11:32:39.173000Z | 2026-02-23T11:32:39.173000Z | Lec. | Academic Press, 1990 | false | false | false | |
2,342 | 2026-02-23T11:32:37.360000Z | 2026-02-23T11:32:37.360000Z | Lec. | Nonuniform traffic spots (NUTS) in multistage interconnection networks // J Parallel Distrib Comput | false | true | false | |
2,341 | 2026-02-23T11:32:35.416000Z | 2026-02-23T11:32:35.416000Z | Lec. | Lang T., Kurisaki L | true | false | false | |
2,340 | 2026-02-23T11:32:33.455000Z | 2026-02-23T11:32:33.455000Z | Lec. | P. 1194–1204. 11 | false | false | false | |
2,339 | 2026-02-23T11:32:31.712000Z | 2026-02-23T11:32:31.712000Z | Lec. | Vol. 9, № 8 | false | false | false | |
2,338 | 2026-02-23T11:32:30.127000Z | 2026-02-23T11:32:30.127000Z | Lec. | Rerouting network: a high-performance self-routing switch for B-ISDN // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 1991 | false | true | false | |
2,337 | 2026-02-23T11:32:28.073000Z | 2026-02-23T11:32:28.073000Z | Lec. | Urushidani S | false | false | false | |
2,336 | 2026-02-23T11:32:26.503000Z | 2026-02-23T11:32:26.503000Z | Lec. | P. 14–32. 10 | false | false | false | |
2,335 | 2026-02-23T11:32:24.967000Z | 2026-02-23T11:32:24.967000Z | Lec. | North-Holland, 2016 | false | false | false | |
2,334 | 2026-02-23T11:32:23.141000Z | 2026-02-23T11:32:23.141000Z | Lec. | NoC routing protocols – objective-based classification // Journal of Systems Architecture | false | true | false | |
2,333 | 2026-02-23T11:32:21.178000Z | 2026-02-23T11:32:21.178000Z | Lec. | Benmessaoud Gabis A., Koudil M | true | false | false | |
2,332 | 2026-02-23T11:32:19.557000Z | 2026-02-23T11:32:19.557000Z | Lec. | Vol. 2, № 1 | false | false | false | |
2,331 | 2026-02-23T11:32:17.959000Z | 2026-02-23T18:01:23.637000Z | Lec. | On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version) // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1994 | On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version) // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1994 | false | true | true |
2,330 | 2026-02-23T11:32:15.580000Z | 2026-02-23T11:32:15.580000Z | Lec. | Leland W.E. et al | false | false | false | |
2,329 | 2026-02-23T11:32:13.833000Z | 2026-02-23T11:32:13.833000Z | Lec. | P. 3631–3645. 8 | false | false | false | |
2,328 | 2026-02-23T11:32:12.254000Z | 2026-02-23T11:32:12.254000Z | Lec. | Vol. 27, № 12 | false | false | false | |
2,327 | 2026-02-23T11:32:10.641000Z | 2026-02-23T13:44:25.536000Z | Lec. | Scalability of Broadcast Performance in Wireless Network-on-Chip // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems | Scalability of Broadcast Performance in Wireless Network-on-Chip // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems | false | true | true |
2,326 | 2026-02-23T11:32:08.667000Z | 2026-02-23T11:32:08.667000Z | Lec. | Abadal S. et al | false | false | false | |
2,325 | 2026-02-23T11:32:06.689000Z | 2026-02-23T11:32:06.689000Z | Lec. | P. 390–398. 7 | false | false | false | |
2,324 | 2026-02-23T11:32:04.798000Z | 2026-02-23T11:32:04.798000Z | Lec. | Springer, Berlin, Heidelberg, 2004 | false | false | false | |
2,323 | 2026-02-23T11:32:02.920000Z | 2026-02-23T11:32:02.920000Z | Lec. | The Effect of Adaptivity on the Performance of the OTIS-Hypercube Under Different Traffic Patterns // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) | false | false | false | |
2,322 | 2026-02-23T11:32:01.036000Z | 2026-02-23T11:32:01.036000Z | Lec. | Najaf-abadi H.H., Sarbazi-Azad H | true | false | false | |
2,321 | 2026-02-23T11:31:59.059000Z | 2026-02-23T11:31:59.059000Z | Lec. | Vol. 2020-Novem | false | false | false | |
2,320 | 2026-02-23T11:31:57.365000Z | 2026-02-23T11:31:57.365000Z | Lec. | Mapping Wired Links in a Hybrid Wired-Wireless Network-on-Chip // 2020 X Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC) | false | false | false | |
2,319 | 2026-02-23T11:31:55.582000Z | 2026-02-23T16:33:08.629000Z | Lec. | Oliveira S. et al | Oliveira S. et al. | false | true | true |
2,318 | 2026-02-23T11:31:53.690000Z | 2026-02-23T11:31:53.690000Z | Lec. | P. 819–833. 5. da S | false | false | false | |
2,317 | 2026-02-23T11:31:51.847000Z | 2026-02-23T11:31:51.847000Z | Lec. | Vol. 65, № 3 | false | false | false | |
2,316 | 2026-02-23T11:31:50.150000Z | 2026-02-23T11:31:50.150000Z | Lec. | IEEE Computer Society, 2016 | false | false | false | |
2,315 | 2026-02-23T11:31:48.284000Z | 2026-02-23T11:31:48.284000Z | Lec. | A Holistic Approach Towards Intelligent Hotspot Prevention in Network-on-Chip-Based Multicores // IEEE Transactions on Computers | false | false | false | |
2,314 | 2026-02-23T11:31:46.187000Z | 2026-02-23T11:31:46.187000Z | Lec. | Soteriou V., Theocharides T., Kakoulli E | true | false | false | |
2,313 | 2026-02-23T11:31:44.506000Z | 2026-02-23T11:31:44.506000Z | Lec. | P. 253–264. 4 | false | true | false | |
2,312 | 2026-02-23T11:31:42.612000Z | 2026-02-23T11:31:42.612000Z | Lec. | NoC-Based FPGA: Architecture and Routing // First International Symposium on Networks-on-Chip (NOCS’07) | false | false | false | |
2,311 | 2026-02-23T11:31:40.904000Z | 2026-02-23T11:31:40.904000Z | Lec. | Gindin R., Cidon I., Keidar I | true | false | false | |
2,310 | 2026-02-23T11:31:39.245000Z | 2026-02-23T11:31:39.245000Z | Lec. | P. 1774–1777. 3 | false | false | false | |
2,309 | 2026-02-23T11:31:37.480000Z | 2026-02-23T11:31:37.480000Z | Lec. | Effect of Traffic Localization on Energy Dissipation in NoC-based Interconnect // 2005 IEEE International Symposium on Circuits and Systems | false | false | false | |
2,308 | 2026-02-23T11:31:35.779000Z | 2026-02-23T16:42:03.734000Z | Lec. | Pande P.P. et al | Pande P.P. и др. | false | true | true |
2,307 | 2026-02-23T11:31:33.997000Z | 2026-02-23T11:31:33.997000Z | Lec. | Vol. 53, № 9. 1689–1699 p. 2 | false | false | false | |
2,306 | 2026-02-23T11:31:32.162000Z | 2026-02-23T11:31:32.162000Z | Lec. | Morgan Kaufmann Publishers, 2013 | false | false | false | |
2,305 | 2026-02-23T11:31:30.316000Z | 2026-02-23T11:31:30.316000Z | Lec. | Principles and Practices of Interconnection Networks // Morgan Kaufmann | false | false | false | |
2,304 | 2026-02-23T11:31:28.729000Z | 2026-02-23T11:31:28.729000Z | Lec. | Dally W.J.B.T | false | false | false | |
2,303 | 2026-02-23T11:31:26.910000Z | 2026-02-23T17:23:56.252000Z | Lec. | Библиотека является универсальной и масштабируемой | Библиотека является универсальной и масштабируемой. | false | true | true |
2,302 | 2026-02-23T11:31:25.326000Z | 2026-02-23T16:26:42.139000Z | Lec. | Также разработанное ПО содержит функции для графического представления профилей трафика | Также разработанное ПО содержит функции для графического представления профилей трафика. | false | true | true |
2,301 | 2026-02-23T11:31:23.643000Z | 2026-02-23T11:31:23.643000Z | Lec. | Библиотека позволяет создавать файлы для загрузки профилей в реальные СтнК и поддерживает два способа генерации трафика: распределение по времени и генерация пар источник-получатель | false | true | false | |
2,300 | 2026-02-23T11:31:21.805000Z | 2026-02-23T16:12:40.983000Z | Lec. | Разработана библиотека функций для генерации основных синтетических профилей трафика | Разработана и реализована библиотека функций для генерации основных синтетических профилей трафика. | false | true | true |
2,299 | 2026-02-23T11:31:20.235000Z | 2026-02-23T16:36:40.378000Z | Lec. | Были предложены способы генерации новых профилей трафика с помощью нейронных сетей | Были предложены способы генерации новых профилей трафика с помощью нейронных сетей. | false | true | true |
2,298 | 2026-02-23T11:31:18.460000Z | 2026-02-23T11:31:18.460000Z | Lec. | Были предложены способы улучшения и расширения бенчмарков и генераторов трафика для СтнК | false | false | false | |
2,297 | 2026-02-23T11:31:16.894000Z | 2026-02-23T17:40:01.596000Z | Lec. | Был проведен анализ бенчмарков СтнК, выявлены их преимущества и недостатки | Был проведен анализ бенчмарков Стандарт К, выявлены их преимущества и недостатки. | false | true | true |
2,296 | 2026-02-23T11:31:15.015000Z | 2026-02-23T18:10:52.076000Z | Lec. | Были рассмотрены популярные бенчмарки СтнК и независимые стандартные приложения, которые позволяют генерировать реалистичный трафик | Были рассмотрены популярные бенчмарки STnK и независимые стандартные приложения, которые позволяют генерировать реалистичный трафик | false | true | true |
2,295 | 2026-02-23T11:31:13.298000Z | 2026-02-23T11:31:13.298000Z | Lec. | Были определены описания и формулы для известных синтетических профилей | false | true | false | |
2,294 | 2026-02-23T11:31:11.679000Z | 2026-02-23T13:40:36.157000Z | Lec. | В рамках выполнения выпускной квалификационной работы были исследованы профили трафика в СтнК | В рамках выполнения выпускной квалификационной работы были исследованы профили трафика в СНК | false | true | true |
2,293 | 2026-02-23T11:31:09.697000Z | 2026-02-23T11:31:09.697000Z | Lec. | Использование нейронных сетей в качестве современных приложений для СтнК | false | true | false | |
2,292 | 2026-02-23T11:31:08.072000Z | 2026-02-23T11:31:08.072000Z | Lec. | Применение нейронных сетей для генерации новых типов трафика; | false | true | false | |
2,291 | 2026-02-23T11:31:06.444000Z | 2026-02-23T11:31:06.444000Z | Lec. | Изучение принципиально новых подходов к бенчмаркингу (таких, как проведение измерений за определенные промежутки времени); | false | true | false | |
2,290 | 2026-02-23T11:31:04.699000Z | 2026-02-23T18:20:28.877000Z | Lec. | Добавление тестов для выявления программных ошибок и устранения угроз безопасности; | Добавление тестов для выявления программных ошибок и устранения угроз безопасности. | false | true | true |
2,289 | 2026-02-23T11:31:02.838000Z | 2026-02-23T11:31:02.838000Z | Lec. | Улучшение масштабируемости и ускорение работы крупных СтнК; | false | true | false | |
2,288 | 2026-02-23T11:31:00.861000Z | 2026-02-23T13:25:50.126000Z | Lec. | В результате проведенного обзора выделены следующие направления по улучшению бенчмарков и способов генерации трафика: | В результате проведенного обзора выявлены следующие направления по улучшению бенчмарков и способов генерации трафика: | false | true | true |
2,287 | 2026-02-23T11:30:59.186000Z | 2026-02-23T11:30:59.186000Z | Lec. | Существуют различные бенчмарки и типы трафика, отражающие разные области человеческой деятельности, поэтому возможности улучшения методов тестирования СтнК безграничны | false | true | false | |
2,286 | 2026-02-23T11:30:57.428000Z | 2026-02-23T16:32:30.188000Z | Lec. | Выводы к разделу 3 | Выводы к разделу третьему | false | true | true |
2,285 | 2026-02-23T11:30:55.856000Z | 2026-02-23T13:44:08.760000Z | Lec. | Таким образом, появилась бы возможность отправлять запросы для создания наборов тестов для определенной топологии, для выбора топологии, подходящей под заданный тип трафика и многого другого | Таким образом, появилась бы возможность отправлять запросы для создания наборов тестов для определенной топологии, для выбора топологии, подходящей под заданный тип трафика и многого другого. | false | true | true |
2,284 | 2026-02-23T11:30:54.168000Z | 2026-02-23T17:29:38.361000Z | Lec. | Для обучения модели используются данные, полученные в системах с разными топологиями и протоколами маршрутизации при запуске различных бенчмарков и программ | Для обучения модели используются данные, полученные в системах с разными топологиями и протоколами маршрутизации в процессе запуска различных бенчмарков и программ | false | true | true |
2,283 | 2026-02-23T11:30:52.217000Z | 2026-02-23T11:30:52.217000Z | Lec. | Применение генеративного искусственного интеллекта позволило бы улучшить методы тестирования СтнК и разнообразить специализированные профили трафика | false | true | false | |
2,282 | 2026-02-23T11:30:50.436000Z | 2026-02-23T18:21:42.760000Z | Lec. | Использование генеративного искусственного интеллекта | Использование генеративного искусственного интеллекта. | false | true | true |
2,281 | 2026-02-23T11:30:48.845000Z | 2026-02-23T11:30:48.845000Z | Lec. | После обучения при помощи ИНС создается трафик, подобный реалистичному, но еще не существующий в других приложениях | false | true | false | |
2,280 | 2026-02-23T11:30:47.200000Z | 2026-02-23T11:30:47.200000Z | Lec. | Обучение нейронной сети осуществляется на основе данных, полученных от реальных приложений | false | true | false | |
2,279 | 2026-02-23T11:30:45.395000Z | 2026-02-23T11:30:45.395000Z | Lec. | ИНС вместо приложений | false | false | false | |
2,278 | 2026-02-23T11:30:43.650000Z | 2026-02-23T11:30:43.650000Z | Lec. | Затем производится проверка применимости полученных профилей для реальных СтнК | false | true | false | |
2,277 | 2026-02-23T11:30:41.684000Z | 2026-02-23T18:12:03.901000Z | Lec. | ИНС обучается на основе уже известных профилей трафика, с ее помощью генерируются новые закономерности движения пакетов в сети | ИНС обучается на основе уже известных профилей трафика, с ее помощью генерируются новые закономерности движения пакетов в сети. | false | true | true |
2,276 | 2026-02-23T11:30:39.839000Z | 2026-02-23T13:43:12.183000Z | Lec. | Существуют еще виды трафика, которые не были зафиксированы в тестах или при аналитических расчетах | Существуют еще виды трафика, которые не были зафиксированы в тестах или при аналитических расчетах. | false | true | true |
2,275 | 2026-02-23T11:30:38.082000Z | 2026-02-23T16:39:27.286000Z | Lec. | Нахождение новых профилей трафика | Нахождение новых профилей трафика | false | true | true |
2,274 | 2026-02-23T11:30:36.522000Z | 2026-02-23T13:38:15.017000Z | Lec. | Рассмотрены 3 потенциальных задачи, для которых полезно применение искусственных нейронных сетей (ИНС): | Рассмотрены 3 потенциальных задачи, для которых полезно применение искусственных нейронных сетей (ИНС): | false | true | true |
2,273 | 2026-02-23T11:30:33.939000Z | 2026-02-23T13:42:16.067000Z | Lec. | Применение нейронных сетей для генерации трафика для СтнК полезно для обнаружения новых закономерностей и улучшения возможностей тестирования | Применение нейронных сетей для генерации трафика в Сценарии полезно для выявления новых закономерностей и повышения эффективности тестирования | false | true | true |
2,272 | 2026-02-23T11:30:32.032000Z | 2026-02-23T13:28:16.448000Z | Lec. | Генерация трафика с помощью нейронных сетей | Генерирование трафика с помощью нейронных сетей. | false | true | true |
2,271 | 2026-02-23T11:30:30.493000Z | 2026-02-23T11:30:30.493000Z | Lec. | Для полноценного изучения технологии размещения ГНС в СтнК необходимо провести тестирование с различными топологиями и конфигурациями систем | false | true | false | |
2,270 | 2026-02-23T11:30:28.734000Z | 2026-02-23T11:30:28.735000Z | Lec. | Главным недостатком является то, что Noxim способен моделировать только топологии mesh | false | true | false | |
2,269 | 2026-02-23T11:30:27.205000Z | 2026-02-23T11:30:27.206000Z | Lec. | Оно позволяет разворачивать в СтнК сложные модели ГНС, использующие слои Conv и Pooling | false | true | false | |
2,268 | 2026-02-23T11:30:25.402000Z | 2026-02-23T11:30:25.402000Z | Lec. | На основе данного подхода было разработано расширение для симулятора СтнК Noxim [73] | false | true | false | |
2,267 | 2026-02-23T11:30:23.744000Z | 2026-02-23T17:13:04.456000Z | Lec. | При увеличении размеров ГНС и при уменьшении количества или скорости работы ядер увеличивается количество обращений к памяти, что приводит к возникновению скопления горячих точек в области коммуникации с памятью | При увеличении размеров ГПУ и при уменьшении количества или скорости работы ядерных процессоров увеличивается количество обращений к памяти, что приводит к возникновению скопления горячих точек в области коммуникации с памятью. | false | true | true |
2,266 | 2026-02-23T11:30:22.010000Z | 2026-02-23T13:37:02.766000Z | Lec. | Деление на большие нейроны (а) и размещение на чипе в разные моменты времени (б) | Деление на большие нейроны (а) и размещение на чипе (б) происходят одновременно. | false | true | true |
2,265 | 2026-02-23T11:30:20.007000Z | 2026-02-23T13:48:24.833000Z | Lec. | Размещение крупной ГНС с помощью слайсинга | Размещение крупной ГНС с помощью слайсинга | false | true | true |
2,264 | 2026-02-23T11:30:18.403000Z | 2026-02-23T16:36:10.996000Z | Lec. | Большие нейроны обозначены как G1-G6, а ядра СтнК – как PE1-PE4 (processing elements). а б | Большие нейроны обозначены как G1-G6, а ядра синаптические – как PE1-PE4 (processing elements). | false | true | true |
2,263 | 2026-02-23T11:30:16.553000Z | 2026-02-23T13:38:02.909000Z | Lec. | Графический пример применения слайсинга для СтнК размером 2х2 показан на рис. 14 | Графический пример применения слайсинга для СтнК размером 2х2 показан на рис. 14. | false | true | true |
2,262 | 2026-02-23T11:30:15.045000Z | 2026-02-23T13:24:55.803000Z | Lec. | Таким образом, необходимо, чтобы в СтнК помещался хотя бы один слой нейронной сети | Таким образом, необходимо, чтобы в Стек помещался хотя бы один слой нейронной сети | false | true | true |
2,261 | 2026-02-23T11:30:13.473000Z | 2026-02-23T13:35:15.525000Z | Lec. | Операции размещения повторяются до последнего слоя ГНС | Операции размещения повторяются до последнего слоя ГНС включительно. | false | true | true |
2,260 | 2026-02-23T11:30:11.938000Z | 2026-02-23T11:30:11.938000Z | Lec. | Информация, сохраненная в памяти, используется в качестве входных данных для новых слоев; | false | true | false | |
2,259 | 2026-02-23T11:30:10.208000Z | 2026-02-23T11:30:10.208000Z | Lec. | Размещаются следующие слои; | false | true | false | |
2,258 | 2026-02-23T11:30:08.679000Z | 2026-02-23T11:30:08.679000Z | Lec. | Результаты работы слоев сохраняются в память; | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.