id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
5,707 | 2026-02-23T13:11:40.658000Z | 2026-02-23T13:45:21.249000Z | Lec. | Недостаток HPL заключается в том, что он содержит синтетические тесты, производительность в которых гораздо выше производительности при выполнении реальных задач | Недостаток HPL заключается в том, что он содержит синтетические тесты, производительность которых гораздо выше, чем при выполнении реальных задач. | false | true | true |
5,706 | 2026-02-23T13:11:39.104000Z | 2026-02-23T13:11:39.104000Z | Lec. | В результате анализа подходов к генерации трафика для СтнК можно зафиксировать, что они достаточно развиты, существует большое количество обширных бенчмарков и простых программ для генерации трафика | false | true | false | |
5,705 | 2026-02-23T13:11:37.256000Z | 2026-02-23T16:30:32.297000Z | Lec. | Операции с целыми числами и числами с плавающей необходимо тестировать для СтнК, но для этого требуется выполнять соответствующие оптимизации кода | Операции с целыми числами и числами с плавающей точкой необходимо тестировать для СПК, но для этого требуется выполнять соответствующие оптимизации кода | false | true | true |
5,704 | 2026-02-23T13:11:35.735000Z | 2026-02-23T16:30:57.772000Z | Lec. | Для расчета показателей каждая программа может запускаться 2 или 3 раза | Для расчета показателей каждая программа может запускаться два или три раза. | false | true | true |
5,703 | 2026-02-23T13:11:34.196000Z | 2026-02-23T13:11:34.196000Z | Lec. | То есть из программ выделяются и объединяются ключевые фазы, которые сокращают время выполнения при незначительном отклонении от первоначального набора инструкций | false | true | false | |
5,702 | 2026-02-23T13:11:32.535000Z | 2026-02-23T13:11:32.535000Z | Lec. | Фазу можно рассматривать как область выполнения, когда выполнение программы стабильно – программа демонстрирует относительно постоянный CPI и кэш-промахи | false | true | false | |
5,701 | 2026-02-23T13:11:30.965000Z | 2026-02-23T13:11:30.965000Z | Lec. | В следующей версии SPEC CPU2006 – 12 int-программ и 17 float-программ, причем они имеют значительно большее количество динамических инструкций и объем данных [58] | false | true | false | |
5,700 | 2026-02-23T13:11:29.240000Z | 2026-02-23T13:34:18.291000Z | Lec. | Проблемы переносимости определяются тем, что языки исходного кода бенчмарка – это Fortran и C/C++ [57] | Проблемы переносимости определяются тем, что языки исходного кода бенчмарка — Fortran и C++. | false | true | true |
5,699 | 2026-02-23T13:11:27.613000Z | 2026-02-23T16:34:19.117000Z | Lec. | Бенчмарки серии SPEC (Standards Performance Evaluation Corporation) CPU изначально предназначены для тестирования обычных центральных процессоров и не оптимизированы для СтнК, но во многих исследованиях [55,56] они применяются для этих целей тоже | Бенчмарки серии SPEC (Standards Performance Evaluation Corporation) CPU изначально предназначены для тестирования обычных центральных процессоров и не оптимизированы для СПК, но во многих исследованиях [55,56] они применяются для этих целей тоже | false | true | true |
5,698 | 2026-02-23T13:11:25.838000Z | 2026-02-23T13:26:12.707000Z | Lec. | Такая возможность очень полезна для обеспечения разнообразия тестирования и повышения точности некоторых вычислений, но при этом LMbench недостаточно для полноценной проверки работы СтнК во всех режимах работы и всех случаях тестового покрытия | Такая возможность очень полезна для обеспечения разнообразия тестирования и повышения точности некоторых вычислений, но при этом LMBench недостаточно для полноценной проверки работы СНК во всех режимах работы и всех случаях тестового покрытия. | false | true | true |
5,697 | 2026-02-23T13:11:24.073000Z | 2026-02-23T13:11:24.073000Z | Lec. | Результаты выполнения сложных больших программ можно предсказать с помощью набора результатов, полученных при выполнении небольших фрагментов кода | false | true | false | |
5,696 | 2026-02-23T13:11:22.334000Z | 2026-02-23T13:11:22.334000Z | Lec. | При этом следует отметить, что такая оптимизация требуется не всегда, например, в ситуациях, когда необходимо исследовать разные топологии и выбрать лучший вариант для СтнК, находящейся на ранней стадии проектирования | false | true | false | |
5,695 | 2026-02-23T13:11:20.229000Z | 2026-02-23T13:11:20.229000Z | Lec. | MCSL оптимизирован не для всех видов топологий, поэтому он может некорректно работать с новыми схемами соединений подсистемы связи СтнК | false | true | false | |
5,694 | 2026-02-23T13:11:18.649000Z | 2026-02-23T13:44:15.570000Z | Lec. | Таким образом, PARSEC предлагает достаточно современный и разнообразный набор приложений, но имеет большое количество проблем с оптимизацией, параллелизацией и скоростью выполнения программ | Таким образом, PARSEC предлагает достаточно современную и разнообразный набор приложений, но имеет большое количество проблем с оптимизацией, параллелизацией и скоростью выполнения программ | false | true | true |
5,693 | 2026-02-23T13:11:16.887000Z | 2026-02-23T13:11:16.887000Z | Lec. | Создание и отправка пакетов в основном происходят в случайные моменты времени; время между созданием пакетов имеет большое стандартное отклонение | false | true | false | |
5,692 | 2026-02-23T13:11:15.259000Z | 2026-02-23T13:11:15.259000Z | Lec. | В ней появились 4 нововведения, самым важным из которых стала интеграция SPLASH-2 в PARSEC и добавление готовых наборов данных для запуска приложений SPLASH | false | true | false | |
5,691 | 2026-02-23T13:11:13.509000Z | 2026-02-23T13:39:52.370000Z | Lec. | Из-за этого возникает приоритет коммуникации с памятью вместо коммуникации между узлами СтнК | Из-за этого возникает приоритет коммуникации с памятью, а не между узлами СтнК | false | true | true |
5,690 | 2026-02-23T13:11:12.004000Z | 2026-02-23T13:11:12.004000Z | Lec. | При этом PARSEC более адаптирован для взаимодействия с памятью, чем для межъядерной коммуникации, что негативно влияет на скорость выполнения программ | false | true | false | |
5,689 | 2026-02-23T13:11:10.450000Z | 2026-02-23T18:01:06.314000Z | Lec. | Если не учитывать это приложение, SPLASH в среднем лучше работает с памятью и показывает меньше кэш‑промахов [48], чем PARSEC | Если не учитывать это приложение, SPLASH в среднем лучше работает с памятью и показывает меньше кэш-промахов [48], чем PARSEC. | false | true | true |
5,688 | 2026-02-23T13:11:08.917000Z | 2026-02-23T13:34:47.706000Z | Lec. | Включение большого количества входных наборов данных негативно сказывается на весе бенчмарка | Включение большой части входных наборов данных негативно сказывается на весе бенчмарка | false | true | true |
5,687 | 2026-02-23T13:11:07.147000Z | 2026-02-23T17:41:16.322000Z | Lec. | Native – большой набор данных для полноценного выполнения приложения в СтнК | Native – большой набор данных для полноценного выполнения приложения в СНГ | false | true | true |
5,686 | 2026-02-23T13:11:05.252000Z | 2026-02-23T13:39:13.814000Z | Lec. | Simdev – небольшой набор данных, который гарантирует базовое поведение программы, аналогичное реальному поведению, предназначенное для настройки и тестирования симуляции; | Simdev – небольшой набор данных, который гарантирует базовое поведение программы, аналогичное реальному поведению. Предназначен для настройки и тестирования симуляции; | false | true | true |
5,685 | 2026-02-23T13:11:03.494000Z | 2026-02-23T13:11:03.494000Z | Lec. | Test – небольшой набор данных для тестирования основных функций программы; | false | true | false | |
5,684 | 2026-02-23T13:11:01.964000Z | 2026-02-23T13:11:01.964000Z | Lec. | Главное преимущество над SPLASH заключается в новых, более современных программах, используемых в бенчмарке | false | true | false | |
5,683 | 2026-02-23T13:11:00.427000Z | 2026-02-23T16:32:18.816000Z | Lec. | Первая версия Princeton Application Repository for Shared-Memory Computers (PARSEC) была создана в 2008 году и предлагает более актуальный набор приложений для тестирования [13] | Первая версия Princeton Application Repository for Shared-Memory Computers (PARSEC) была создана в 2008 году. и предлагает более актуальный набор приложений для тестирования [13] | false | true | true |
5,682 | 2026-02-23T13:10:58.663000Z | 2026-02-23T13:10:58.663000Z | Lec. | Все тестовые приложения и ядра были разработаны более 25 лет назад и не обновлялись | false | true | false | |
5,681 | 2026-02-23T13:10:56.916000Z | 2026-02-23T13:10:56.916000Z | Lec. | Суммарно это привело к небольшому ускорению работы, но главное произошедшее изменение – программы в бенчмарке теперь правильно синхронизированы и гонки данных исключены | false | true | false | |
5,680 | 2026-02-23T13:10:55.030000Z | 2026-02-23T13:48:55.221000Z | Lec. | В 3-й версии SPLASH программы barnes и fmm стали медленней из-за введения дополнительных проверок и ограничений, но при этом увеличилась скорость работы cholesky и radiosity | В 3-й версии SPLASH программы barnes и fmm стали медленней из-за введения дополнительных проверок и ограничений. Однако при этом увеличилась скорость работы cholesky и radiosity. | false | true | true |
5,679 | 2026-02-23T13:10:53.257000Z | 2026-02-23T13:10:53.257000Z | Lec. | Например, из-за состояния гонки возможно событие, что только один поток закончит со всей работой (при этом есть много других бездействующих потоков), искусственно увеличивая дисбаланс нагрузки (тем самым увеличивая время выполнения и нарушая масштабируемость); или одно и то же задание может выполняться дважды на двух ядрах | false | true | false | |
5,678 | 2026-02-23T13:10:51.595000Z | 2026-02-23T13:10:51.595000Z | Lec. | В этом разделе проводится обзор существующих бенчмарков и решений для генерации трафика для СтнК, рассматриваются преимущества и недостатки этих систем | false | true | false | |
5,677 | 2026-02-23T13:10:49.945000Z | 2026-02-23T17:58:45.623000Z | Lec. | Анализ бенчмарков и способов генерации трафика в СтнК | Анализ бенчмарков и способов генерации трафика в СНТК | false | true | true |
5,676 | 2026-02-23T13:10:48.353000Z | 2026-02-23T16:29:38.989000Z | Lec. | Это позволяет проводить широкий набор тестов для проверки реакции различных конфигураций СтнК на тип трафика | Это позволяет проводить широкий набор тестов для проверки реакции различных конфигураций Стека на тип трафика. | false | true | true |
5,675 | 2026-02-23T13:10:46.769000Z | 2026-02-23T15:47:58.024000Z | Lec. | Таким образом, существует множество как искусственных, так и реальных паттернов трафика данных | Таким образом, существуют как искусственные, так и реальные паттерны трафика данных | false | true | true |
5,674 | 2026-02-23T13:10:45.025000Z | 2026-02-23T13:10:45.025000Z | Lec. | Древо классификации реалистичных профилей трафика, используемых в СтнК, представлена на рисунке ниже | false | true | false | |
5,673 | 2026-02-23T13:10:43.535000Z | 2026-02-23T18:21:27.206000Z | Lec. | Примеры таких приложений общеприкладного характера: PIP (Picture-In-Picture, картинка в картинке), MWA (Multi-Window Application, многооконное приложение), MWAG (MWA with Graphics), DSD (Dual Screen Display, двухэкранный дисплей) | Примеры таких приложений общеприкладного характера: PIP (Picture-In-Picture), MWA (Multi-Window Application), MWAG (MWA with Graphics), DSD (Dual Screen Display) | false | true | true |
5,672 | 2026-02-23T13:10:41.770000Z | 2026-02-23T13:10:41.770000Z | Lec. | Также существуют приложения, для которых нет ACG, которые были бы описаны в научной литературе, но которые тоже подходят для бенчмаркинга СтнК | false | true | false | |
5,671 | 2026-02-23T13:10:39.999000Z | 2026-02-23T13:10:39.999000Z | Lec. | Соответствующий центральный граф показан на рис. 13 [41] | false | true | false | |
5,670 | 2026-02-23T13:10:38.238000Z | 2026-02-23T13:10:38.238000Z | Lec. | Приложение для декодирования плоскостей видеообъектов, представляющих собой двухмерные снимки видеообъектов в определенный момент времени [40] | false | true | false | |
5,669 | 2026-02-23T13:10:36.480000Z | 2026-02-23T13:50:19.713000Z | Lec. | Центральный граф достаточно обширный и показан на рис. 12 [37] | Центральный график достаточно обширный и показан на рис. 12 [37]. | false | true | true |
5,668 | 2026-02-23T13:10:34.877000Z | 2026-02-23T13:33:05.345000Z | Lec. | ACG приложения многооконного дисплея | ACG приложение многооконного дисплея | false | true | true |
5,667 | 2026-02-23T13:10:33.223000Z | 2026-02-23T13:10:33.223000Z | Lec. | Далее представлены популярные приложения и их основные графы | false | true | false | |
5,666 | 2026-02-23T13:10:31.005000Z | 2026-02-23T13:10:31.005000Z | Lec. | Кроме бенчмарков, уникальные профили трафика возникают при работе специализированных приложений, выполняемых в СтнК | false | true | false | |
5,665 | 2026-02-23T13:10:29.360000Z | 2026-02-23T17:22:21.320000Z | Lec. | Стандартная версия приложения выполняет базовые операции с изображениями, такие как аффинные преобразования и свертки; | Стандартная версия приложения выполняет базовые операции с изображениями, такие как аффинные преобразования и свертки; | false | true | true |
5,664 | 2026-02-23T13:10:27.736000Z | 2026-02-23T13:10:27.736000Z | Lec. | Ferret – приложение, основанное на наборе инструментов Ferret, который используется для поиска информации на основе контента (аудио записей, изображений, 3Д моделей и данных геномных микрочипов) [28]; | false | true | false | |
5,663 | 2026-02-23T13:10:25.812000Z | 2026-02-23T13:10:25.812000Z | Lec. | Использует крупные датасеты, некоторые из которых пересекаются; | false | true | false | |
5,662 | 2026-02-23T13:10:23.839000Z | 2026-02-23T15:58:25.345000Z | Lec. | Facesim – вычисляет визуально реалистичную анимацию человеческого лица, имитируя реальную физику [27] | Facesim – вычисляет визуально реалистичную анимацию человеческого лица, имитируя реальную физику человека [27] | false | true | true |
5,661 | 2026-02-23T13:10:21.890000Z | 2026-02-23T13:10:21.890000Z | Lec. | Bodytrack – использует компьютерное зрение для отслеживания человеческого тела с помощью нескольких камер через последовательность изображений | false | true | false | |
5,660 | 2026-02-23T13:10:19.905000Z | 2026-02-23T13:10:19.905000Z | Lec. | Использует датасеты среднего размера, определяемые пользователем | false | true | false | |
5,659 | 2026-02-23T13:10:15.730000Z | 2026-02-23T16:26:36.129000Z | Lec. | Streamcluster – выполняет операцию организации больших объемов или непрерывно производимых данных в условиях реального времени, например, обнаружение вторжений в сеть, распознавание образов и интеллектуальный анализ данных[24] | Streamcluster – выполняет операцию организации больших объемов или непрерывного потока данных в условиях реального времени, например, обнаружение вторжений в сеть, распознавание образов и интеллектуальный анализ данных[24] | false | true | true |
5,658 | 2026-02-23T13:10:13.970000Z | 2026-02-23T13:10:13.970000Z | Lec. | Данная программа использует параллелизм с алгоритмом, исключающим блокировки, и агрессивную стратегию синхронизации, основанную на восстановлении данных при возникновении гонок вместо избегания таких ситуаций; | false | true | false | |
5,657 | 2026-02-23T13:10:12.268000Z | 2026-02-23T17:09:37.436000Z | Lec. | Water-Spatial – данное приложение решает ту же проблему, что и предыдущее, но использует более эффективный алгоритм | Водно-сpatial – данное приложение решает ту же проблему, что и предыдущее, но использует более эффективный алгоритм | false | true | true |
5,656 | 2026-02-23T13:10:10.518000Z | 2026-02-23T13:34:55.193000Z | Lec. | Water-Nsquared – оценивает силы и потенциалы, возникающие с течением времени в системе молекул воды | Water-squared – оценивает силы и потенциалы, возникающие с течением времени в системе молекул воды | false | true | true |
5,655 | 2026-02-23T13:10:08.574000Z | 2026-02-23T13:10:08.574000Z | Lec. | Для представления сцены используется иерархическая равномерная сеть [21], а также реализованы ранее завершение лучей и сглаживание; | false | true | false | |
5,654 | 2026-02-23T13:10:06.997000Z | 2026-02-23T13:10:06.998000Z | Lec. | В каждом из представленных бенчмарков есть заготовленный набор программ для симуляции различных приложений и ядер, которые представлены ниже | false | true | false | |
5,653 | 2026-02-23T13:10:05.476000Z | 2026-02-23T17:02:55.472000Z | Lec. | Самыми крупными и популярными бенчмарками при проектировании СтнК являются SPLASH-2 [12], PARSEC [13] и MCSL [14] | Самыми крупными и популярными бенчмарками при проектировании СНК являются SPLASH-2 [12], PARSEC [13] и MCSL [14] | false | true | true |
5,652 | 2026-02-23T13:10:03.775000Z | 2026-02-23T13:10:03.775000Z | Lec. | Трафик, возникающий во время работы различных приложений | false | true | false | |
5,651 | 2026-02-23T13:10:02.143000Z | 2026-02-23T13:10:02.143000Z | Lec. | Трафик, генерируемый специализированным ПО (бенчмарками); | false | true | false | |
5,650 | 2026-02-23T13:10:00.383000Z | 2026-02-23T13:29:54.159000Z | Lec. | Данные от четных источников одной части отправляются в первую половину второй, и наоборот | Данные от четных источников одной части отправляются в первую половину второй, а наоборот. | false | true | true |
5,649 | 2026-02-23T13:09:58.803000Z | 2026-02-23T18:00:20.674000Z | Lec. | Помимо перечисленных ранее синтетических профилей трафика существуют еще некоторые виды распространения данных в сети, которые нельзя отнести ни к одной из рассмотренных выше категорий: | Помимо перечисленных ранее синтетических профилей трафика существуют еще и другие виды распространения данных в сети, которые не могут быть отнесены ни к одной из рассмотренных выше категорий | false | true | true |
5,648 | 2026-02-23T13:09:57.165000Z | 2026-02-23T13:09:57.165000Z | Lec. | Такая схема распространения трафика сложна для обработки СтнК, особенно при увеличении количества ядер и требуется редко | false | true | false | |
5,647 | 2026-02-23T13:09:55.434000Z | 2026-02-23T13:09:55.434000Z | Lec. | Данный вид трафика похож на предыдущий, но перестановки происходят не с битами двоичного представления адресов, а с цифрами в десятичной системе счисления | false | true | false | |
5,646 | 2026-02-23T13:09:53.661000Z | 2026-02-23T13:36:26.533000Z | Lec. | Данный профиль упоминается во многих источниках, как отдельный профиль, не относящийся к bit permutations, но он является профилем типа bit-reverse, у которого есть еще имя butterfly | Данный профиль упоминается во многих источниках как отдельный профиль, не относящийся к bit permutations. Однако он является профилем типа bit-reverse, у которого есть еще имя butterfly. | false | true | true |
5,645 | 2026-02-23T13:09:52.031000Z | 2026-02-23T13:09:52.031000Z | Lec. | Отдельного упоминания требует трафик butterfly [5,6] | false | true | false | |
5,644 | 2026-02-23T13:09:50.348000Z | 2026-02-23T13:09:50.348000Z | Lec. | В данном типе профилей выполняются зависимости (2) и (3):. , (2). , (3). где – бит получателя с номером , – бит отправителя с номером | false | true | false | |
5,643 | 2026-02-23T13:09:48.495000Z | 2026-02-23T13:09:48.495000Z | Lec. | Этот тип трафика называется «случайные горячие точки» | false | true | false | |
5,642 | 2026-02-23T13:09:46.995000Z | 2026-02-23T13:09:46.995000Z | Lec. | Еще одним вариантом такого профиля трафика может являться наличие нескольких горячих точек в разных местах сети | false | true | false | |
5,641 | 2026-02-23T13:09:45.371000Z | 2026-02-23T13:44:53.002000Z | Lec. | Такой трафик взят из примера реальной работы СтнК, где зачастую у одного из краев чипа находится память или блоки GPIO, поэтому нагрузка на близлежащие ядра повышается и возникает активный край [3] | Такой трафик взят из примера реальной работы СНК, где зачастую у одного из краев чипа находится память или блоки GPIO, поэтому нагрузка на близлежащие ядра повышается и возникает активный край [3] | false | true | true |
5,640 | 2026-02-23T13:09:43.514000Z | 2026-02-23T13:31:23.529000Z | Lec. | В реальных топологиях необязательно наличие прямых вертикальных или горизонтальных линий, но возможно наличие горячего края как ряда нескольких горячих точек | В реальных топологиях необязательно наличие прямых вертикальных или горизонтальных линий, но возможно наличие горячих точек как ряда нескольких горячих точек. | false | true | true |
5,639 | 2026-02-23T13:09:41.944000Z | 2026-02-23T13:27:24.754000Z | Lec. | Взвешенный случайный трафик возникает тогда, когда определенным узлам задается повышенная вероятность получения пакетов [2] | Случайный взвешенный трафик возникает тогда, когда определенным узлам задается повышенная вероятность получения пакетов [2] | false | true | true |
5,638 | 2026-02-23T13:09:40.387000Z | 2026-02-23T17:29:07.972000Z | Lec. | Случайный трафик – самый простой и популярный из искусственных профилей | Использование случайных профилей – самый простой и популярный из искусственных профилей | false | true | true |
5,637 | 2026-02-23T13:09:38.820000Z | 2026-02-23T13:09:38.820000Z | Lec. | Реалистичные – профили трафика, возникающие при работе реальных приложений и системам или программам, симулирующих определенные процессы | false | true | false | |
5,636 | 2026-02-23T13:09:37.144000Z | 2026-02-23T13:09:37.144000Z | Lec. | Синтетические – искусственно созданные для тестирования сетей и теоретических расчетов; | false | true | false | |
5,635 | 2026-02-23T13:09:35.432000Z | 2026-02-23T13:09:35.432000Z | Lec. | Это направление имеет высокую актуальность и позволит лучше применять новые решения в сфере СтнК | false | true | false | |
5,634 | 2026-02-23T13:09:33.690000Z | 2026-02-23T13:09:33.690000Z | Lec. | В работе проводится обзор и анализ существующих бенчмарков для СтнК, представляющих собой приложения для оценки производительности и адаптивности сетей | false | true | false | |
5,633 | 2026-02-23T13:09:31.940000Z | 2026-02-23T13:09:31.940000Z | Lec. | Это необходимо для понимания всех возможных нагрузок на СтнК в процессе эксплуатации | false | true | false | |
5,632 | 2026-02-23T13:09:30.396000Z | 2026-02-23T13:09:30.396000Z | Lec. | В данной работе приводится обзор и классификация существующих профилей трафика | false | true | false | |
5,631 | 2026-02-23T13:09:28.761000Z | 2026-02-23T13:09:28.761000Z | Lec. | Маршрутизация и доставка пакетов данных в СтнК является важной задачей, т.к. на этот этап тратится существенное количество времени | false | true | false | |
5,630 | 2026-02-23T13:09:26.851000Z | 2026-02-23T13:09:26.851000Z | Lec. | СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 42 | false | false | false | |
5,629 | 2026-02-23T13:09:25.323000Z | 2026-02-23T13:09:25.323000Z | Lec. | ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41 | false | false | false | |
5,628 | 2026-02-23T13:09:23.827000Z | 2026-02-23T13:09:23.827000Z | Lec. | Бенчмарк SLALOM 30. 3.2 Бенчмарки для квантовых компьютеров 31. 3.3 Бенчмарки Интернета вещей 33. 3.4 Использование глубоких нейронных сетей в СтнК 35. 3.5 Генерация трафика с помощью нейронных сетей 39. 3.6 Выводы к разделу 3 40 | false | false | false | |
5,627 | 2026-02-23T13:09:21.801000Z | 2026-02-23T13:09:21.801000Z | Lec. | Бенчмарки HPL и HPCG 30 | false | false | false | |
5,626 | 2026-02-23T13:09:19.944000Z | 2026-02-23T13:09:19.944000Z | Lec. | Трафик, генерируемый отдельными приложениями 18. 1.3 Итоговая классификация реалистичных профилей 21. 1.4 Выводы к разделу 1 22. 2 Анализ бенчмарков и способов генерации трафика в СтнК 23. 2.1 Stanford ParalleL Applications for SHared memory 23. 2.2 Princeton Application Repository for Shared-Memory Computers 25. 2.3 Multi-constraint system-level traffic suite 26. 2.4 LMbench 27. 2.5 Standards Performance Evaluation Corporation CPU benchmark 27. 2.6 Выводы к разделу 2 28. 3 Потенциальные новые бенчмарки и профили трафика 30. 3.1 Бенчмарки для суперкомпьютеров 30 | false | false | false | |
5,625 | 2026-02-23T13:09:18.058000Z | 2026-02-23T13:09:18.058000Z | Lec. | Трафик, генерируемый с помощью бенчмарков 15 | false | false | false | |
5,624 | 2026-02-23T13:09:16.345000Z | 2026-02-23T13:09:16.345000Z | Lec. | ВВЕДЕНИЕ 7. 1 Обзор и классификация профилей трафика 9. 1.1 Синтетические профили трафика 9. 1.2 Реалистичные профили трафика 14 | false | false | false | |
5,623 | 2026-02-23T13:09:14.501000Z | 2026-02-23T13:33:20.037000Z | Lec. | Руководитель. ученая степень, звание (при наличии). ____________________ | Руководитель: фамилия, имя, отчество. ученая степень, звание (при наличии). | false | true | true |
5,622 | 2026-02-23T13:09:12.635000Z | 2026-02-23T13:09:12.635000Z | Lec. | Маликов__. подпись И.О | true | false | false | |
5,621 | 2026-02-23T13:09:11.148000Z | 2026-02-23T13:09:11.148000Z | Lec. | Студент ___________________ ___М.А | true | false | false | |
5,620 | 2026-02-23T13:09:08.830000Z | 2026-02-23T17:37:16.990000Z | Lec. | Various versions have evolved over the years, sometimes by accident, sometimes on purpose (injected humor and the like). 1 | Various versions have evolved over the years, sometimes by accident and sometimes on purpose, with injected humor and the like. | false | true | true |
5,619 | 2026-02-23T13:09:07.086000Z | 2026-02-23T13:09:07.086000Z | Lec. | URL: https://api.crossref.org/swagger-ui/index.html | false | false | false | |
5,618 | 2026-02-23T13:09:05.638000Z | 2026-02-23T13:09:05.638000Z | Lec. | P. 5207–5227 | false | false | false | |
5,617 | 2026-02-23T13:09:04.287000Z | 2026-02-23T13:09:04.287000Z | Lec. | URL: https://mera.a-ai.ru/ru/tasks/22/ | false | false | false | |
5,616 | 2026-02-23T13:09:02.618000Z | 2026-02-23T13:09:02.618000Z | Lec. | URL: https://www.tbank.ru/about/news/20072024-t-bank-opened-access-its-own-russian-language-language-model-weight-category-of-7-8-billion-parameters/ | false | false | false | |
5,615 | 2026-02-23T13:09:00.784000Z | 2026-02-23T13:09:00.784000Z | Lec. | URL: https://yandex.ru/dev/speller/ | false | false | false | |
5,614 | 2026-02-23T13:08:59.350000Z | 2026-02-23T13:08:59.350000Z | Lec. | URL: https://languagetool.org/ | false | false | false | |
5,613 | 2026-02-23T13:08:57.659000Z | 2026-02-23T13:08:57.659000Z | Lec. | URL: https://www.grammarly.com/ | false | false | false | |
5,612 | 2026-02-23T13:08:55.907000Z | 2026-02-23T13:08:55.907000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/ | false | false | false | |
5,611 | 2026-02-23T13:08:54.311000Z | 2026-02-23T13:08:54.311000Z | Lec. | М.: НИУ ВШЭ, 2021. 44 с | false | false | false | |
5,610 | 2026-02-23T13:08:52.626000Z | 2026-02-23T13:08:52.626000Z | Lec. | Рудаков; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики» | true | false | false | |
5,609 | 2026-02-23T13:08:51.042000Z | 2026-02-23T17:48:02.292000Z | Lec. | Общие требования и практика составления Приложение А. 2003 | Общие требования и практика составления Приложения А. 2003 | false | true | true |
5,608 | 2026-02-23T13:08:49.200000Z | 2026-02-23T13:25:24.157000Z | Lec. | Р 7.1-2003 Библиографическая запись // Библиографическое описание | Р 7.1-2003 Библиографическое описание | false | true | true |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.