Characterization of runtime resource usage from analysis of binary executable programs (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: DELBEM, ALEXANDRE CLÁUDIO BOTAZZO - ICMC ; MONACO, FRANCISCO JOSÉ - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.asoc.2017.12.040
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO; GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL
- Keywords: Runtime profiling
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Amsterdam, Netherlands
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Applied Soft Computing
- ISSN: 1568-4946
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 71, p. 1133-1152, Out. 2018
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
PINTO, Renê de Souza e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo e MONACO, Francisco José. Characterization of runtime resource usage from analysis of binary executable programs. Applied Soft Computing, v. 71, p. 1133-1152, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.12.040. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Pinto, R. de S., Delbem, A. C. B., & Monaco, F. J. (2018). Characterization of runtime resource usage from analysis of binary executable programs. Applied Soft Computing, 71, 1133-1152. doi:10.1016/j.asoc.2017.12.040 -
NLM
Pinto R de S, Delbem ACB, Monaco FJ. Characterization of runtime resource usage from analysis of binary executable programs [Internet]. Applied Soft Computing. 2018 ; 71 1133-1152.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.12.040 -
Vancouver
Pinto R de S, Delbem ACB, Monaco FJ. Characterization of runtime resource usage from analysis of binary executable programs [Internet]. Applied Soft Computing. 2018 ; 71 1133-1152.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.12.040 - Evolutionary multi-objective optimization of extrusion barrier screws: data mining and decision making
- Caracterização do perfil de carga a partir de programas binários
- Application of artificial intelligence techniques in the optimization of single screw polymer extrusion
- Many-objectives optimization: a machine learning approach for reducing the number of objectives
- Caracterização do perfil de consumo de recursos de programas binários utilizando a técnica DAMICORE
- Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data
- Regularization-free multicriteria optimization of polymer viscoelasticity model
- Genetic algorithm for the determination of linear viscoelastic relaxation spectrum from experimental data
- Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach
- Multi-objective optimization of single screw polymer extrusion based on artificial intelligence
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.asoc.2017.12.040 (Fonte: oaDOI API)
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