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Query-Driven Analysis and Visualization for Large-Scale Scientific Dataset using Geometry Summarization and Bitmap Indexing

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개인저자Wei, Tzu-Hsuan.
단체저자명The Ohio State University. Computer Science and Engineering.
서명/저자사항Query-Driven Analysis and Visualization for Large-Scale Scientific Dataset using Geometry Summarization and Bitmap Indexing.
발행사항[S.l.] : The Ohio State University., 2017
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2017
형태사항158 p.
소장본 주기School code: 0168.
ISBN9780438098213
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Adviser: Han-Wei Shen.
요약The computational power of modern supercomputers grows rapidly, and it facilitates scientists to produce high-resolution datasets when simulating physical or weather models, which generate extreme scale data with multiple variables most of the t
요약First, we focus on the problem of identifying salient features and evaluating selected features for creating a data summarization. To analyze a volumetric dataset, displaying isosurface is typically used to reveal the locations of values that th
일반주제명Computer science.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000306

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 WE00024998 DP 004 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ 대출불가(별치) 인쇄 이미지  

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