ciencia de datos escalable vldb 2024
El objetivo de SDS es atraer trabajos del mundo real de vanguardia y de alto impacto en ciencia de datos escalables para mejorar el impacto y la visibilidad de VLDB y ELPIS: búsqueda de similitudes basada en gráficos para ciencia de datos escalables. Autores: Ilias Azizi. Karima Echihabi. Temis Palpanas. Información y declaraciones del autor. Inscripción a partir del 21.05. Número de Comentarios El artículo “CXL y el retorno de los motores de bases de datos escalables” de Alberto Lerner y Gustavo Alonso afirma: Con PVLDB hemos lanzado una nueva categoría de artículos, Scalable Data Science SDS, para aceptar artículos que describan el diseño, la implementación y la experiencia. Este artículo presenta y explica la nueva categoría "Ciencia de datos escalables" dentro de la rama de investigación PVLDB. Esta categoría se aplica a la categoría Ciencia de datos escalables de VLDB: Año de apertura. ACM SIGMOD, 3 56-58. DOI: 10.1145 3572751.3572769. Autores: Arun Kumar. Alon Halevy. Nesime Tatbul. Luz. Conferencia internacional sobre grandes bases de datos Guangzhou, China -30 de 2024. La fecha límite de presentación ahora se ha extendido a. Solicitud de donaciones – demostraciones. invita a presentar propuestas de demostración de software sobre cualquier tema de interés ampliamente definido para el resumen de datos. La literatura reciente ha proporcionado una base teórica sólida para el uso del mapeo de esquemas en aplicaciones de intercambio de datos. Después de esta formalización, se desarrollaron nuevos algoritmos para generar soluciones óptimas basadas en SQL para mapeo de escenarios altamente escalables. Sin embargo, estos algoritmos tienen problemas...