Toolkit für Big-Data- und IoT-Algorithmen nach Dijkstra und Kruskal

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Das Toolkit für Big-Data- und IoT-Algorithmen nach Dijkstra und Kruskal bietet Algorithmen zur Suche nach dem kürzesten Weg und der minimalen Baum-Spannweite.

Das Toolkit für Big-Data- und IoT-Algorithmen nach Dijkstra und Kruskal ist ein Software-Add-on für LabVIEW. Mit diesem Zusatzpaket können Sie den kürzesten Weg zwischen zwei Punkten für Fahrzeugroutenprobleme, Probleme des überlebensfähigen Netzwerkentwurfs und mehr finden. Es enthält das Autoconfig-Protokoll für Ethernet-Bridging, um Zyklen in einem Netzwerk zu vermeiden. Zu den Komponenten des Zusatzpakets gehören Approximationsalgorithmen für NP-Härteprobleme, Feature-Learning zur Echtzeit-Gesichtsverifizierung, Bildregistrierung mit Rényi-Entropie und Modelllokalität von Partikelwechselwirkungen in turbulenten Flüssigkeitsströmen. Das Toolkit für Big-Data- und IoT-Algorithmen nach Dijkstra und Kruskal hilft Ihnen auch dabei, den Baum mit minimaler Spannweite eines Diagramms zu finden.

Artikelnummer(n): 784952-35