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Synopsis
Die Identifizierung der längsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit größerer Länge für die Verarbeitung verwendet, was eine große Herausforderung für sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivität sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexität und Größe biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschränkungen bestehender LCS-Algorithmen zu überwinden und unter Berücksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie für kostengünstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus für LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerbäumen und der Durchquerung von Nachfolgerbäumen, um die längste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet.
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MapReduce-basierter Ansatz f?r die l?ngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen
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MapReduce-basierter Ansatz f?r die l?ngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen
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MapReduce-basierter Ansatz für die längste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen (German Edition)
Seller: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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MapReduce-basierter Ansatz für die längste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen
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Verlag Unser Wissen Sep 2025, 2025
ISBN 10: 6208499372
ISBN 13: 9786208499372
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786208499372
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MapReduce-basierter Ansatz für die längste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen
Print on DemandSeller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Die Identifizierung der längsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit größerer Länge für die Verarbeitung verwendet, was eine große Herausforderung für sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivität sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexität und Größe biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschränkungen bestehender LCS-Algorithmen zu überwinden und unter Berücksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie für kostengünstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus für LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerbäumen und der Durchquerung von Nachfolgerbäumen, um die längste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet. Seller Inventory # 9786208499372
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MapReduce-basierter Ansatz f?r die l?ngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen (German Edition)
Seller: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.
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MapReduce-basierter Ansatz f?r die l?ngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen (German Edition)
Print on DemandSeller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
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MapReduce-basierter Ansatz f?r die l?ngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen (German Edition)
Print on DemandSeller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
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MapReduce-basierter Ansatz fr die lngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen (Paperback)
Print on DemandSeller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
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Paperback. Condition: new. Paperback. Die Identifizierung der laengsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit groesserer Laenge fuer die Verarbeitung verwendet, was eine grosse Herausforderung fuer sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivitaet sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexitaet und Groesse biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschraenkungen bestehender LCS-Algorithmen zu ueberwinden und unter Beruecksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie fuer kostenguenstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus fuer LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerbaeumen und der Durchquerung von Nachfolgerbaeumen, um die laengste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786208499372
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MapReduce-basierter Ansatz für die längste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen
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Verlag Unser Wissen Sep 2025, 2025
ISBN 10: 6208499372
ISBN 13: 9786208499372
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Die Identifizierung der längsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit größerer Länge für die Verarbeitung verwendet, was eine große Herausforderung für sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivität sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexität und Größe biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschränkungen bestehender LCS-Algorithmen zu überwinden und unter Berücksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie für kostengünstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus für LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerbäumen und der Durchquerung von Nachfolgerbäumen, um die längste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786208499372