Vor Ort
Merkzettel Warenkorb

Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 14.09.2026 auf Spielzeug, Schreibwaren, Filme, Geschenke & Trends, Musik, tolino eReader & Zubehör, Hörbücher, nicht preisgebundene Bücher und Kalender in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Aufgrund der Buchpreisbindung sind deutschsprachige Bücher und eBooks ausgenommen. Zusätzlich ausgenommen sind Abos & Flatrates, Games, Geschenkkarten/-boxen, Shelfies, Software, Zeitschriften sowie einzelne Artikel von tonies®. Pro Einkauf einmal einlösbar. Nur gültig mit im Onlineshop hinterlegter Bonuscard. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services.
Produktbild: Ranka Sanjay: Hypercube Algorithms
- 11%

Ranka Sanjay: Hypercube Algorithms with Applications to Image Processing and Pattern Recognition

Aus der Reihe Bilkent University Lecture Series
11% sparen

77,99 € UVP 88,00 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.10.1990

Verlag

Springer

Seitenzahl

237

Maße (L/B/H)

1,9/17,2/24,8 cm

Gewicht

620 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-97322-7

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.10.1990

Verlag

Springer

Seitenzahl

237

Maße (L/B/H)

1,9/17,2/24,8 cm

Gewicht

620 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-97322-7

Herstelleradresse

Springer Heidelberg
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE
buchhandel-buch@springer.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Ranka Sanjay: Hypercube Algorithms
  • 1 Introduction.- 1.1 Parallel Architectures.- 1.2 Embedding In A Hypercube.- 1.3 Performance Measures.- 2 Fundamental Operations.- 2.1 Data Broadcasting.- 2.2 Window Broadcast.- 2.3 Data Sum.- 2.4 Prefix Sum.- 2.5 Shift.- 2.6 Data Circulation.- 2.7 Even, Odd, And All Shifts.- 2.8 Consecutive Sum.- 2.9 Adjacent Sum.- 2.10 Data Accumulation.- 2.11 Rank.- 2.12 Concentrate.- 2.13 Distribute.- 2.14 Generalize.- 2.15 Sorting.- 2.16 Random Access Read.- 2.17 Random Access Write.- 2.18 BPC Permutations.- 2.19 Summary.- 3 SIMD Matrix Multiplication.- 3.1 n3 Processors.- 3.2 n2 Processors.- 3.3 n2r, 1? r ? n Processors.- 3.4 r2, 1? r ? n Processors.- 3.5 Summary.- 4 One Dimensional Convolution.- 4.1 The Problem.- 4.2 O(M) Memory Algorithms.- 4.3 O(1) Memory MIMD Algorithm.- 4.4 O(l) Memory SIMD Algorithm.- 5 Template Matching.- 5.1 The Problem.- 5.2 General Square Templates.- 5.3 Kirsch Motivated Templates.- 5.4 Medium Grain Template Matching.- 6 Hough Transform.- 6.1 Introduction.- 6.2 MIMD Algorithm.- 6.3 SIMD Algorithms.- 6.4 NCUBE Algorithms.- 7 Clustering.- 7.1 Introduction.- 7.2 NM Processor Algorithms.- 7.3 Clustering On An NCUBE Hypercube.- 8 Image Transformations.- 8.1 Introduction.- 8.2 Shrinking and Expanding.- 8.3 Translation.- 8.4 Rotation.- 8.5 Scaling.- 9 SIMD String Editing.- 9.1 Introduction.- 9.2 Dynamic Programming Formulation.- 9.3 Shared Memory Parallel Algorithm.- 9.4 SIMD Hypercube Mapping.- References.