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IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS

IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS期刊基本信息

  • 簡稱:IEEE T PARALL DISTR
  • 大類:工程技術
  • 小類:計算機:理論方法
  • ISSN:1045-9219
  • IF值:3.402
  • 周期:Monthly
  • 是否SCI:SCI/SCIE
  • 是否OA:No
  • 出版地:UNITED STATES
  • 平均錄用比例:約25%
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IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS中文簡介

并行和分布式系統(TPD)的IEEETransactions每月出版一次。它發表了一系列的論文,對以前發表的論文發表了評論,并對涉及并行和分布式系統研究領域的文章進行了調查,這些研究領域對我們的讀者來說非常重要。特別關注的領域包括但不限于:并行和分布式算法,側重于以下主題:計算模型;數字、組合和數據密集型并行算法;并行和分布式系統的算法和數據結構的可擴展性;通信和同步協議、網絡算法、調度和負載平衡。并行和分布式計算的應用,包括計算和數據支持科學與工程、大數據應用、并行眾包、大規模社會網絡分析、大數據管理、云和網格計算、科學和生物醫學應用、移動計算和網絡物理系統。并行和分布式體系結構,包括用于指令級和線程級并行的體系結構;多處理器系統的設計、分析、實現、故障恢復能力和性能測量;多核處理器、異構多核系統;小型和外部系統設計;新型大數據體系結構;特殊用途體系結構;包括圖形處理器、信號處理器、網絡處理器、媒體加速器以及其他特殊用途處理器和加速器;技術對體系結構的影響;網絡和互連體系結構;并行i/o和存儲系統;內存層次結構;節能和綠色計算體系結構;可依賴的體系結構;以及性能建模和評估。并行和分布式軟件,包括并行和多核編程語言和編譯器、運行時系統、操作系統、互聯網計算和Web服務、資源管理(包括綠色計算)、網格、云和數據中心中間件、庫、性能建模和評估、并行編程范例以及編程環境和工具。

IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS英文簡介

IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS) is published monthly. It publishes a range of papers, comments on previously published papers, and survey articles that deal with the parallel and distributed systems research areas of current importance to our readers. Particular areas of interest include, but are not limited to:Parallel and distributed algorithms, focusing on topics such as: models of computation; numerical, combinatorial, and data-intensive parallel algorithms, scalability of algorithms and data structures for parallel and distributed systems, communication and synchronization protocols, network algorithms, scheduling, and load balancing.Applications of parallel and distributed computing, including computational and data-enabled science and engineering, big data applications, parallel crowd sourcing, large-scale social network analysis, management of big data, cloud and grid computing, scientific and biomedical applications, mobile computing, and cyber-physical systems.Parallel and distributed architectures, including architectures for instruction-level and thread-level parallelism; design, analysis, implementation, fault resilience and performance measurements of multiple-processor systems; multicore processors, heterogeneous many-core systems; petascale and exascale systems designs; novel big data architectures; special purpose architectures, including graphics processors, signal processors, network processors, media accelerators, and other special purpose processors and accelerators; impact of technology on architecture; network and interconnect architectures; parallel I/O and storage systems; architecture of the memory hierarchy; power-efficient and green computing architectures; dependable architectures; and performance modeling and evaluation.Parallel and distributed software, including parallel and multicore programming languages and compilers, runtime systems, operating systems, Internet computing and web services, resource management including green computing, middleware for grids, clouds, and data centers, libraries, performance modeling and evaluation, parallel programming paradigms, and programming environments and tools.

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