Benchmarking, Measuring, and Optimizing : 6th BenchCouncil International Symposium, Bench 2023, Sanya, China, December 3-5, 2023, Revised Selected Papers (Lecture Notes in Computer Science)

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Benchmarking, Measuring, and Optimizing : 6th BenchCouncil International Symposium, Bench 2023, Sanya, China, December 3-5, 2023, Revised Selected Papers (Lecture Notes in Computer Science)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 121 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9789819703159

Full Description

This book constitutes the refereed proceedings of the 14th BenchCouncil International Symposium on Benchmarking, Measuring, and Optimizing, Bench 2023, held in Sanya, China, during December 3-5, 2023. 
The 11 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 20 submissions. The Bench symposium invites papers that exhibit three defining characteristics: (1) It provides a high-quality, single-track forum for presenting results and discussing ideas that further the knowledge and understanding of the benchmark community; (2) It is a multi-disciplinary conference, attracting researchers and practitioners from different communities, including architecture, systems, algorithms, and applications; (3) The program features both invited and contributed talks.

Contents

ICBench: Benchmarking Knowledge Mastery in Introductory Computer Science Education.- Generating High Dimensional Test Data for Topological Data Analysis.- Does AI for Science Need Another ImageNet or Totally Different Benchmarks? A Case Study of Machine Learning Force Fields.- MolBench: A Benchmark of AI Models forMolecular Property Prediction.- Cross-Layer Profiling of IoTBench.- MMDBench: A Benchmark for Hybrid Query in Multimodal Database.- Benchmarking Modern Databases for Storing and Profiling Very Large Scale HPC Communication Data.- A Linear Combination-based Method to Construct Proxy Benchmarks for Big Data Workloads.- AGIBench: A Multi-granularity, Multimodal, Human-referenced, Auto-scoring Benchmark for Large Language Models.- Automated HPC Workload GenerationCombining Statistical Modeling and Autoregressive Analysis.- Automated HPC Workload Generation Combining Statistical Modeling and Autoregressive Analysis.

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