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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4,707 | 2026-02-23T12:42:56.796000Z | 2026-02-23T16:35:24.823000Z | Lec. | МРТ предоставляет изображения высокого разрешения, позволяя диагностам исследовать структуру и кровоток в позвоночных артериях | МРТ предоставляет изображения высокого разрешения, позволяя диагностам исследовать структуру и кровоток в позвоночных артериях. | false | true | true |
4,706 | 2026-02-23T12:42:54.957000Z | 2026-02-23T13:37:48.757000Z | Lec. | Однако данные симптомы часто бывают неспецифичными, что затрудняет диагностику на основе только клинических проявлений | Однако данные симптомы часто являются неспецифичными, что затрудняет диагностику на основе только клинических проявлений | false | true | true |
4,705 | 2026-02-23T12:42:53.337000Z | 2026-02-23T17:26:08.178000Z | Lec. | Поэтому раннее выявление и точная диагностика данных изменений крайне важны для эффективного лечения и улучшения состояния пациентов | Поэтому раннее выявление и точная диагностика этих изменений крайне важно для эффективного лечения и улучшения состояния пациентов. | false | true | true |
4,704 | 2026-02-23T12:42:51.592000Z | 2026-02-23T15:56:39.800000Z | Lec. | Учитывая их важную роль в мозговом кровообращении, любые патологии, такие как стеноз, окклюзия или диссекция [2], вероятно приведут к серьезным неврологическим изменениям, связанным с нарушениями мозгового кровообращения | Учитывая их важную роль в мозговом кровообращении, любые патологии, такие как стеноз, окклюзию или диссекцию [2], вероятно приведут к серьезным неврологическим изменениям, связанным с нарушениями мозгового кровообращения | false | true | true |
4,703 | 2026-02-23T12:42:49.822000Z | 2026-02-23T13:43:09.100000Z | Lec. | Интеллектуальная система сегментации позвоночных артерий | Интеллектуальная система сегментации позвоночных артерий. | false | true | true |
4,702 | 2026-02-23T12:42:48.066000Z | 2026-02-23T15:50:56.975000Z | Lec. | Разработан.. | Разработан. | false | true | true |
4,701 | 2026-02-23T12:42:46.309000Z | 2026-02-23T12:42:46.309000Z | Lec. | Были рассмотрены.. | false | true | false | |
4,700 | 2026-02-23T12:42:44.339000Z | 2026-02-23T12:42:44.339000Z | Lec. | Были предложены.. | false | true | false | |
4,699 | 2026-02-23T12:42:42.791000Z | 2026-02-23T12:42:42.791000Z | Lec. | Важная особенность… состоит в том, что.. | false | true | false | |
4,698 | 2026-02-23T12:42:41.091000Z | 2026-02-23T12:42:41.091000Z | Lec. | Была исследована .. | false | true | false | |
4,697 | 2026-02-23T12:42:39.181000Z | 2026-02-23T12:42:39.181000Z | Lec. | Был проведен сравнительный анализ.. | false | true | false | |
4,696 | 2026-02-23T12:42:37.323000Z | 2026-02-23T12:42:37.323000Z | Lec. | В рамках выполнения выпускной квалификационной работы.. | false | true | false | |
4,695 | 2026-02-23T12:42:35.356000Z | 2026-02-23T13:48:16.261000Z | Lec. | Применение нейронных сетей для генерации трафика и для использования в качестве современных приложений для многоядерных систем | Применение нейронных сетей для генерации трафика и для использования в качестве современных приложений для многоядерных систем. | false | true | true |
4,694 | 2026-02-23T12:42:33.729000Z | 2026-02-23T12:42:33.729000Z | Lec. | Добавление тестов, предназначенных для выявления ошибок в программах и потенциальных угроз безопасности систем; | false | true | false | |
4,693 | 2026-02-23T12:42:31.946000Z | 2026-02-23T12:42:31.946000Z | Lec. | Улучшение масштабируемости и ускорение работы СтнК с множеством узлов; | false | true | false | |
4,692 | 2026-02-23T12:42:30.288000Z | 2026-02-23T16:30:03.142000Z | Lec. | Существует множество бенчмарков и видов трафика из различных сфер человеческой деятельности, поэтому возможности тестирования СтнК безграничны | Существует множество бенчмарков и видов трафика из различных сфер человеческой деятельности, поэтому возможности тестирования Сценария безграничны | false | true | true |
4,691 | 2026-02-23T12:42:28.544000Z | 2026-02-23T12:42:28.544000Z | Lec. | Обучив модель при помощи данных, полученных при запуске различных бенчмарков и программ на разных системах, использующих разные топологии и протоколы маршрутизации, в результате станет возможным отправлять запросы для создания наборов тестов для определенной топологии, для выбора топологии, подходящей под заданный тип трафика и многое другое | false | true | false | |
4,690 | 2026-02-23T12:42:26.872000Z | 2026-02-23T12:42:26.872000Z | Lec. | С применение генеративного искусственного интеллекта улучшатся и разнообразятся методы тестирования СтнК | false | true | false | |
4,689 | 2026-02-23T12:42:25.137000Z | 2026-02-23T16:30:51.081000Z | Lec. | После обучения ИНС сможет воспроизводить трафик, подобный реалистичному, но еще не существующий в других приложениях | После обучения ИНС сможет воспроизводить трафик, подобный реалистичному, но еще не существующий в других приложениях. | false | true | true |
4,688 | 2026-02-23T12:42:23.575000Z | 2026-02-23T12:42:23.575000Z | Lec. | Нейронные сети применимы для создания новых реалистичных профилей трафика и бенчмарков путем обучения их на основе поведения реальных приложений | false | true | false | |
4,687 | 2026-02-23T12:42:21.823000Z | 2026-02-23T12:42:21.823000Z | Lec. | Можно обучить ИНС для генерации трафика на основе уже известных профилей и генерировать с ее помощью новые пары источник-получатель и проверять, насколько такие профили применимы для реальных СтнК | false | true | false | |
4,686 | 2026-02-23T12:42:20.230000Z | 2026-02-23T13:27:33.936000Z | Lec. | Возможно существуют еще виды трафика, которые не были зафиксированы в тестах или при аналитических расчетах | Возможно, существуют еще какие-либо виды трафика, которые не были зафиксированы в тестах или при аналитических расчетах. | false | true | true |
4,685 | 2026-02-23T12:42:18.669000Z | 2026-02-23T13:31:55.254000Z | Lec. | Можно выделить 3 потенциальных задачи, для которых подойдут искусственные нейронные сети (ИНС): | Можно выделить 3 потенциальных задачи, для которых подойдут искусственные нейронные сети. | false | true | true |
4,684 | 2026-02-23T12:42:16.380000Z | 2026-02-23T12:42:16.380000Z | Lec. | Происходит размещение следующих слоев; | false | true | false | |
4,683 | 2026-02-23T12:42:14.889000Z | 2026-02-23T12:42:14.889000Z | Lec. | В СтнК размещается максимальное возможное целое количество слоев нейронной сети по порядку; | false | true | false | |
4,682 | 2026-02-23T12:42:13.329000Z | 2026-02-23T12:42:13.329000Z | Lec. | ГНС делится на «большие нейроны» – группы нейронов, которые умещаются в одном ядре; | false | true | false | |
4,681 | 2026-02-23T12:42:11.604000Z | 2026-02-23T12:42:11.604000Z | Lec. | На рис. 11 показан граф для нейронной сети, используемой в примере | false | true | false | |
4,680 | 2026-02-23T12:42:09.865000Z | 2026-02-23T12:42:09.865000Z | Lec. | Если в сети хватает аппаратных ресурсов для воспроизведения целой ГНС, нейроны отображаются на ядра двумя способами: прямым и многоуровневым [71] | false | true | false | |
4,679 | 2026-02-23T12:42:08.224000Z | 2026-02-23T13:36:29.356000Z | Lec. | Главная сложность в такой задаче – размещение крупной нейронной сети в рамках маломощных СтнК | Главная сложность в такой задаче – размещение крупной нейронной сети в рамках маломощных СНК | false | true | true |
4,678 | 2026-02-23T12:42:06.528000Z | 2026-02-23T12:42:06.528000Z | Lec. | Это позволяет использовать узлы СтнК в качестве нейронов ГНС | false | true | false | |
4,677 | 2026-02-23T12:42:04.801000Z | 2026-02-23T13:25:51.946000Z | Lec. | Глубокие нейронные сети (ГНС) представляются в виде графа, точно также, как приложения для СтнК | Глубокие нейронные сети (ГНС) представляются в виде графа точно также, как приложения для СтэнК. | false | true | true |
4,676 | 2026-02-23T12:42:03.245000Z | 2026-02-23T12:42:03.245000Z | Lec. | Так, например, в IoT-Flock пользователю доступно создание и запуск собственных бенчмарков через XML-файл, задавая в нем начальные условия и принципы генерации трафика | false | true | false | |
4,675 | 2026-02-23T12:42:01.490000Z | 2026-02-23T13:45:13.682000Z | Lec. | Сервер CoAP отправляет или получает данные на основе методов CoAP, вызываемых клиентами | Сервер CoAP использует методы CoAP, вызываемые клиентами для отправки или получения данных. | false | true | true |
4,674 | 2026-02-23T12:41:59.867000Z | 2026-02-23T12:41:59.867000Z | Lec. | Это перспективная идея, которую было бы полезно внедрить в бенчмарки СтнК, чтобы следить за отказоустойчивостью | false | true | false | |
4,673 | 2026-02-23T12:41:58.216000Z | 2026-02-23T16:40:13.261000Z | Lec. | Полезная особенность бенчмарков IoT – наличие «атакующих» программ – специальных нагрузок, которые созданы для нахождения ошибок и уязвимостей сетей [70] | Полезная особенность бенчмарков IoT – наличие «атакующих» программ – специальных нагрузок, которые созданы для находящихся ошибок и уязвимостей сетей. | false | true | true |
4,672 | 2026-02-23T12:41:56.559000Z | 2026-02-23T12:41:56.559000Z | Lec. | Выполняют статистическую агрегацию и аналитику потоков данных, чтобы понять поведение системы IoT на низком уровне; | false | true | false | |
4,671 | 2026-02-23T12:41:54.899000Z | 2026-02-23T12:41:54.899000Z | Lec. | Это приложения «наблюдения», которые получают и предварительно обрабатывают потоки информации с датчиков, и при необходимости архивируют копию данных в автономном режиме; | false | true | false | |
4,670 | 2026-02-23T12:41:53.146000Z | 2026-02-23T17:18:18.912000Z | Lec. | Задачи включат в себя хранение или загрузку обученных моделей, архивирование входящих потоков данных, доступ к историческим данным для агрегации и сравнения, а также отслеживание потоков сообщений или публикацию действий обратно в систему | Задачи включат в себя хранение или загрузку обученных моделей, архивирование входящих потоков данных, доступ к историческим данным для агрегации и сравнения, а также отслеживание потоков сообщений или публикацию действий обратно в систему. | false | true | true |
4,669 | 2026-02-23T12:41:50.839000Z | 2026-02-23T12:41:50.839000Z | Lec. | Производится сопоставление определенных пользователем предикатов в сообщениях, и возвращаются сопоставленные сообщения; | false | true | false | |
4,668 | 2026-02-23T12:41:49.336000Z | 2026-02-23T18:16:02.847000Z | Lec. | Этот класс задач предназначен для идентификации шаблонов поведения пользователя по нескольким событиям | Этот класс задач предназначен для выявления шаблонов поведения пользователя по нескольким событиям. | false | true | true |
4,667 | 2026-02-23T12:41:47.794000Z | 2026-02-23T12:41:47.794000Z | Lec. | Но также применяются статистические функции высшего порядка, такие как поиск выбросов, квартилей, а также моментов второго и третьего порядка; | false | true | false | |
4,666 | 2026-02-23T12:41:46.228000Z | 2026-02-23T12:41:46.228000Z | Lec. | Фильтрация сообщений на основе определенных значений атрибутов, присутствующих в них, для проверки качества данных, для улучшения маршрутизации или как часть их прикладной логики; | false | true | false | |
4,665 | 2026-02-23T12:41:44.460000Z | 2026-02-23T13:38:57.283000Z | Lec. | Сообщения кодируются в стандартном текстовом или двоичном представлении источниками потока и анализируются по прибытии к получателю | Сообщения кодируются в стандартном текстовом или двоичном представлении источников потоков и анализируются по прибытии к получателю. | false | true | true |
4,664 | 2026-02-23T12:41:42.828000Z | 2026-02-23T12:41:42.828000Z | Lec. | Бенчмарки IoT состоят из потоковых приложений, которые, в свою очередь, являются наборами из стандартных задач Интернета вещей | false | true | false | |
4,663 | 2026-02-23T12:41:40.822000Z | 2026-02-23T12:41:40.822000Z | Lec. | Все квантовые операции сложны в переносе на обычные компьютеры и СтнК, но полезны для выявления новых особенностей и закономерностей в работе сетей | false | true | false | |
4,662 | 2026-02-23T12:41:39.035000Z | 2026-02-23T12:41:39.035000Z | Lec. | Hamiltonian Simulation – моделирование временной эволюции квантовых систем | false | true | false | |
4,661 | 2026-02-23T12:41:37.308000Z | 2026-02-23T13:39:48.053000Z | Lec. | VQE (Variational Quantum Eigensolver) – цель алгоритма состоит в том, чтобы найти наименьшее собственное значение заданной матрицы путем вычисления сложной функции стоимости на QPU и передачи полученного значения в процедуру оптимизации, выполняемую на CPU; | VQE (Variational Quantum Eigensolver) – цель алгоритма состоит в том, чтобы найти наименьшее собственное значение заданной матрицы путем вычисления сложной функции стоимости на QPU. Полученное значение передается в процедуру оптимизации, выполняемую на CPU. | false | true | true |
4,660 | 2026-02-23T12:41:35.455000Z | 2026-02-23T12:41:35.455000Z | Lec. | Эта программа также требует взаимодействия между каждой парой кубитов, т.е. коммуникации all-to-all; | false | true | false | |
4,659 | 2026-02-23T12:41:33.866000Z | 2026-02-23T13:41:54.390000Z | Lec. | Fermionic-Swap QAOA – реализует вариационный подход, известный как Fermionic-Swap Network [68] | Fermionic-swap QAOA реализует вариационный подход, известный как Fermionic-Swap Network [68] | false | true | true |
4,658 | 2026-02-23T12:41:31.925000Z | 2026-02-23T12:41:31.925000Z | Lec. | Это стандартная формулировка QAOA | false | true | false | |
4,657 | 2026-02-23T12:41:30.210000Z | 2026-02-23T16:08:52.291000Z | Lec. | Vanilla QAOA – используется подход, который точно соответствует модели SK (Sherrington-Kirkpatrick) [67] | Vanilla QAOA – используется подход, который точно соответствует модели SK (Sherrington-Kirkpatrick) [67]. | false | true | true |
4,656 | 2026-02-23T12:41:28.329000Z | 2026-02-23T16:35:55.307000Z | Lec. | QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) – вариативный квантово-классический алгоритм, который предназначен для генерации битовых строки для решения задач комбинаторной оптимизации | QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) – вариативный квантово-классический алгоритм, который предназначен для генерации битовой строки для решения задач комбинаторной оптимизации. | false | true | true |
4,655 | 2026-02-23T12:41:26.358000Z | 2026-02-23T16:12:28.444000Z | Lec. | Bit Code Proxy-application – как и фазовый код, битовый код также представляет собой код с повторением битовых переходов, который параметризуется количеством кубитов данных и раундов коррекции ошибок | Bit Code Proxy-application – как и фазовый код, битовый код также представляет собой код с последовательностью битов, которая параметризуется количеством кубитов данных и раундов коррекции ошибок. | false | true | true |
4,654 | 2026-02-23T12:41:24.559000Z | 2026-02-23T12:41:24.559000Z | Lec. | Phase Code Proxy-Application – фазовый код представляет собой код с фазовым переворотом и повторением, параметрами которого являются количество кубитов данных и раундов коррекции ошибок; | false | true | false | |
4,653 | 2026-02-23T12:41:22.823000Z | 2026-02-23T12:41:22.823000Z | Lec. | Error Correction Subroutines, Error Correcting Codes (ECCs) – метод, с помощью которого отказоустойчивые квантовые компьютеры выполняют программы произвольной длины | false | true | false | |
4,652 | 2026-02-23T12:41:21.052000Z | 2026-02-23T13:39:28.264000Z | Lec. | Эти эксперименты известны как тесты на неравенство Белла [66] | Эти эксперименты известны как теоремы на неравенство Белла [66] | false | true | true |
4,651 | 2026-02-23T12:41:19.314000Z | 2026-02-23T13:42:13.857000Z | Lec. | Mermin-Bell – одно из основных применений квантовых компьютеров до сих пор было связано с демонстрацией квантовости природы в мелких масштабах | Mermin-Bell – одно из основных применений квантовых компьютеров до сих пор было связано с демонстрацией квантовости природы в мелких масштабах. | false | true | true |
4,650 | 2026-02-23T12:41:17.560000Z | 2026-02-23T12:41:17.560000Z | Lec. | Оценивается способность квантового процессора генерировать запутанность, измеряя корректность подготовки состояний GHZ (Greenberger—Horne—Zeilinger) [65]; | false | true | false | |
4,649 | 2026-02-23T12:41:15.741000Z | 2026-02-23T12:41:15.741000Z | Lec. | GHZ – генерация запутанности между кубитами | false | true | false | |
4,648 | 2026-02-23T12:41:14.013000Z | 2026-02-23T12:41:14.013000Z | Lec. | Современный масштабируемый реалистичный бенчмарк – SupermarQ [64] | false | false | false | |
4,647 | 2026-02-23T12:41:12.468000Z | 2026-02-23T15:47:48.534000Z | Lec. | Основные тестовые задачи такие же, как и у других версий LINPACK – решаются случайные СЛАУ, а результаты тестов завышены относительно реальной производительности квантовых компьютеров | Основные тестовые задачи такие же, как и у других версий. LINPACK – решаются случайные СЛАУ, а результаты тестов завышены относительно реальной производительности квантовых компьютеров | false | true | true |
4,646 | 2026-02-23T12:41:10.906000Z | 2026-02-23T15:46:50.119000Z | Lec. | К синтетическим, например, относится еще одна версия LINPACK – quantum LINPACK [63] | К синтетическим, например, относится еще одна версия LINPACK – quantum LINPACK [63]. | false | true | true |
4,645 | 2026-02-23T12:41:09.162000Z | 2026-02-23T12:41:09.162000Z | Lec. | Можно разработать бесконечные универсальные программы и проводить измерения на разных временных отрезках (например, за минуту, за час, за день) | false | true | false | |
4,644 | 2026-02-23T12:41:07.562000Z | 2026-02-23T13:35:06.164000Z | Lec. | Такие бенчмарки были бы полезны для тестирования СтнК | Такие бенчмарки были бы полезны для тестирования СНТ | false | true | true |
4,643 | 2026-02-23T12:41:05.799000Z | 2026-02-23T12:41:05.799000Z | Lec. | Грани делятся на области, устанавливаются уравнения, определяющие их связь, и уравнения решаются для красного, зеленого и синего спектральных компонентов | false | true | false | |
4,642 | 2026-02-23T12:41:04.038000Z | 2026-02-23T18:20:56.134000Z | Lec. | В качестве рабочей нагрузки взята одна программа – метод рендеринга “Radiosity” | В качестве рабочей нагрузки была взята одна программа – метод рендеринга «Радиоситность». | false | true | true |
4,641 | 2026-02-23T12:41:02.398000Z | 2026-02-23T13:43:24.657000Z | Lec. | Программа выполняется 1 минуту и проводится расчет количества операций, которые компьютер успел выполнить за выделенное время | Программа выполняемая 1 минуту и проводится расчет количества операций, которые компьютер успел выполнить за выделенное время | false | true | true |
4,640 | 2026-02-23T12:41:00.852000Z | 2026-02-23T16:46:20.508000Z | Lec. | Также в HPCG чаще применяются взаимодействия с памятью, что позволяет лучше отображать узкие места реальных приложений | Также в HPCG чаще применяются взаимодействия с памятью, что позволяет лучше отражать узкие места реальных приложений | false | true | true |
4,639 | 2026-02-23T12:40:59.130000Z | 2026-02-23T16:43:21.727000Z | Lec. | Он применяется для составления известного рейтинга ТОП500 | Он применяется для составления известного рейтинга TOP-500. | false | true | true |
4,638 | 2026-02-23T12:40:57.565000Z | 2026-02-23T12:40:57.565000Z | Lec. | Самым популярным бенчмарком для суперкомпьютеров является High Performance Linpack (HPL) [60] | false | true | false | |
4,637 | 2026-02-23T12:40:55.939000Z | 2026-02-23T12:40:55.939000Z | Lec. | В данном разделе проводится обзор бенчмарков из других сфер, связанных с сетевым взаимодействием, которые позволят расширить возможности тестирования СтнК, а также предлагается несколько новых профилей трафика и способов генерации пакетов в сети | false | true | false | |
4,636 | 2026-02-23T12:40:54.143000Z | 2026-02-23T12:40:54.143000Z | Lec. | Требуется разработать универсальное решение, которое позволит воспроизводить трафик в любых СтнК без потери скорости выполнения | true | true | false | |
4,635 | 2026-02-23T12:40:51.688000Z | 2026-02-23T12:40:51.688000Z | Lec. | Но у них есть недостатки, связанные в первую очередь с оптимизацией, масштабируемостью и переносимостью на различные топологии и реальное аппаратное окружение СтнК | false | true | false | |
4,634 | 2026-02-23T12:40:50.188000Z | 2026-02-23T12:40:50.188000Z | Lec. | В результате анализа подходов к генерации трафика для СтнК зафиксировано, что они достаточно развиты, существует множество обширных бенчмарков и простых программ для генерации трафика | false | true | false | |
4,633 | 2026-02-23T12:40:48.373000Z | 2026-02-23T12:40:48.373000Z | Lec. | В ней содержится 4 набора программ, суммарно состоящих из 43 рабочих нагрузок [59] | false | true | false | |
4,632 | 2026-02-23T12:40:46.628000Z | 2026-02-23T15:59:29.218000Z | Lec. | Последняя версия бенчмарка – SPEC CPU2017 | Последняя версия бенчмарка – SPEC CPU2017. | false | true | true |
4,631 | 2026-02-23T12:40:44.940000Z | 2026-02-23T13:27:15.715000Z | Lec. | То есть из программ выделяются и объединяются ключевые фазы, которые сокращают время выполнения, слабо изменяя первоначальный набор инструкций | То есть из программ выделяются и объединены ключевые фазы, которые сокращают время выполнения, слабо изменяя первоначальный набор инструкций | false | true | true |
4,630 | 2026-02-23T12:40:43.295000Z | 2026-02-23T13:38:54.073000Z | Lec. | Методология SimPoint позволяет выявлять все фазы в динамическом потоке выполнения, группировку похожих фаз вместе и выбор репрезентативной фазы из каждой группы | Методология SimPoint позволяет выявлять все фазы в динамическом потоке выполнения программного кода, группировку похожих фаз вместе и выбор репрезентативной фазы из каждой группы | false | true | true |
4,629 | 2026-02-23T12:40:41.656000Z | 2026-02-23T13:32:27.690000Z | Lec. | Фаза рассматривается как область выполнения, когда выполнение программы стабильно – программа демонстрирует относительно постоянный CPI и кэш-промахи | Фаза рассматривается как область выполнения. Когда выполнение программы стабильно, программа демонстрирует относительно постоянный CPI и кэш-промахи. | false | true | true |
4,628 | 2026-02-23T12:40:40.096000Z | 2026-02-23T13:44:51.112000Z | Lec. | В следующей версии SPEC CPU2006 – 12 int-программ и 17 float-программ, причем в них увеличено количество динамических инструкций и объем данных [58] | В следующей версии SPEC CPU2006 – 12 интепрограмм и 17 флоатпрогамм, причем в них увеличено количество динамических инструкций и объем данных [58] | false | true | true |
4,627 | 2026-02-23T12:40:38.338000Z | 2026-02-23T12:40:38.338000Z | Lec. | Первая версия SPEC CPU2000 состоит из 12 бенчмарков для целочисленных операций и 14 – для операций с плавающей точкой [57] | false | true | false | |
4,626 | 2026-02-23T12:40:36.697000Z | 2026-02-23T13:51:03.939000Z | Lec. | Проблемы переносимости определяются тем, что языки исходного кода бенчмарка – Fortran и C/C++ [57] | Проблемы переносимости определяются тем, что языки исходного кода бенчмарка – Fortran и C++ [57]. | false | true | true |
4,625 | 2026-02-23T12:40:35.064000Z | 2026-02-23T13:41:40.521000Z | Lec. | Основа бенчмарка – различные программы, связанные с вычислениями с целыми числами (int) и числами с плавающей точкой (float) | Основой бенчмарка являются различные программы, связанные с вычислениями с целыми числами (int) и числами с плавающей точкой (float) | false | true | true |
4,624 | 2026-02-23T12:40:33.551000Z | 2026-02-23T12:40:33.551000Z | Lec. | Такая возможность полезна для обеспечения разнообразия тестирования и повышения точности некоторых вычислений, но LMbench недостаточно для полноценной проверки работы СтнК во всех режимах работы и всех случаях тестового покрытия | false | true | false | |
4,623 | 2026-02-23T12:40:32.113000Z | 2026-02-23T13:48:32.360000Z | Lec. | Предлагается для измерения показателей сети проводить серий различных симуляций и рассчитывать медианное значение по полученной выборке | Предлагается для измерения показателей сети провести серию различных симуляций и рассчитать медианное значение по полученной выборке. | false | true | true |
4,622 | 2026-02-23T12:40:30.466000Z | 2026-02-23T17:55:38.122000Z | Lec. | Результаты выполнения сложных программ предсказываются с помощью набора результатов, полученных при выполнении коротких фрагментов кода | Результаты выполнения сложных программ определяются с помощью набора результатов, полученных при выполнении коротких фрагментов кода | false | true | true |
4,621 | 2026-02-23T12:40:28.710000Z | 2026-02-23T12:40:28.710000Z | Lec. | LMbench – набор микро-бенчмарков, которые позволяют измерять производительность системы на основе выполнения простых операций [54] | false | true | false | |
4,620 | 2026-02-23T12:40:26.721000Z | 2026-02-23T17:41:07.974000Z | Lec. | Следует отметить, что такая оптимизация требуется не везде, например, в ситуациях, когда необходимо исследовать разные топологии и выбрать лучший вариант для СтнК, находящейся на ранней стадии проектирования | Следует отметить, что такая оптимизация требуется не везде, например, в ситуациях, когда необходимо исследовать разные топологии и выбрать лучший вариант для СНК, находящейся на ранней стадии проектирования. | false | true | true |
4,619 | 2026-02-23T12:40:25.152000Z | 2026-02-23T12:40:25.152000Z | Lec. | В таком случае порядок времени выполнения приложений сокращается от дней до часов, т.к. работа приложений ускоряется в 13 раз | false | true | false | |
4,618 | 2026-02-23T12:40:23.560000Z | 2026-02-23T12:40:23.560000Z | Lec. | Создание и отправка пакетов в основном происходят в случайные моменты времени; время между созданием пакетов имеет существенное стандартное отклонение | false | true | false | |
4,617 | 2026-02-23T12:40:21.936000Z | 2026-02-23T12:40:21.936000Z | Lec. | Для СтнК лучше было бы, если бы параллелизм был по задачам, при котором они бы разбивались на фиксированные блоки из подзадач и выполнялись последовательно | false | true | false | |
4,616 | 2026-02-23T12:40:20.377000Z | 2026-02-23T12:40:20.377000Z | Lec. | При таком подходе потоки выполняются отдельно и сохраняют результаты выполнения до конца работы программы [50] | false | true | false | |
4,615 | 2026-02-23T12:40:18.822000Z | 2026-02-23T12:40:18.822000Z | Lec. | PARSEC сильнее адаптирован для взаимодействия с памятью, чем для межъядерной коммуникации, что негативно влияет на скорость выполнения программ | false | true | false | |
4,614 | 2026-02-23T12:40:17.064000Z | 2026-02-23T18:19:33.084000Z | Lec. | Для сравнения, вес полной среды SPLASH-2 составляет 16 Мб, в то время как PARSEC – 2,7 Гб | Для сравнения, вес полной среды SPLASH-2 составляет 16 мегабайт, в то время как PARSEC – 2,7 гигабайта | false | true | true |
4,613 | 2026-02-23T12:40:15.306000Z | 2026-02-23T12:40:15.306000Z | Lec. | Native – крупный набор данных для полноценного выполнения приложения в СтнК | false | true | false | |
4,612 | 2026-02-23T12:40:13.411000Z | 2026-02-23T16:06:14.678000Z | Lec. | Simsmall, simmedium и simlarge – наборы данных разных размеров, подходящие для полноценного моделирования; | SimSmall, SimMedium и SimLarge – наборы данных разных размеров, подходящие для полноценного моделирования. | false | true | true |
4,611 | 2026-02-23T12:40:11.789000Z | 2026-02-23T13:28:40.240000Z | Lec. | Simdev – малочисленный набор данных, который гарантирует базовое поведение программы, аналогичное реальному поведению, предназначенное для настройки и тестирования симуляции; | Simulation Development – малочисленный набор данных, который гарантирует базовое поведение программы, аналогичное реальному поведению, предназначенный для настройки и тестирования симуляции; | false | true | true |
4,610 | 2026-02-23T12:40:09.861000Z | 2026-02-23T12:40:09.862000Z | Lec. | Test – малочисленный набор данных для тестирования основных функций программы; | false | true | false | |
4,609 | 2026-02-23T12:40:08.126000Z | 2026-02-23T12:40:08.126000Z | Lec. | Критические секции, которые обращаются к нескольким общим переменным, были заменены на эквивалент без блокировки | false | true | false | |
4,608 | 2026-02-23T12:40:06.512000Z | 2026-02-23T12:40:06.512000Z | Lec. | В бенчмарке заменены все возможные критические секции атомарными операциями или другими конструкциями без блокировки | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.