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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Fabrício Filho, João | - |
Autor(es): dc.creator | Rodriguez, Luiz Gustavo Araujo | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Anderson Faustino da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:00:06Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:00:06Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-13 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-13 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-09 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23850 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1007/s11390-018-1867-7 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/665608 | - |
Descrição: dc.description | O arquivo disponível é uma versão Preprint do artigo publicado na Springer. | - |
Descrição: dc.description | Modern compilers apply various code transformation algorithms to improve the quality of the target code. However, a complex problem is to determine which transformation algorithms must be utilized. This is dicult because of three reasons: number of transformation algorithms, various combination possibilities, and several conguration possibilities. Over the last few years, various intelligent systems were presented in the literature. The goal of these systems is to search for transformation algorithms and thus, apply them to a certain program. This paper proposes a exible, low-cost and intelligent system capable of identifying transformation algorithms for an input program, considering the program's specic features. This system is exible for parameterization selection and has a low-computational cost. In addition, it has the capability to maximize the exploration of available computational resources. The system was implemented under the Low Level Virtual Machine infrastructure and the results indicate that it is capable of exceeding, up to 21.36%, performance reached by other systems. In addition, it achieved an average improvement of up to 17.72% over the most aggressive compiler optimization level of the Low Level Virtual Machine infrastructure. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Campo Mourao | - |
Publicador: dc.publisher | Estados unidos | - |
Relação: dc.relation | Journal of Computer Science and Technology | - |
Relação: dc.relation | https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11390-018-1867-7 | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos computacionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de computação virtual | - |
Palavras-chave: dc.subject | Representação do conhecimento (Teoria da informação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Compiladores (Programas de computador) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Virtual computer systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Knowledge representation (Information theory) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Compilers (Computer programs) | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Yet another intelligent code-generating system: a flexible and low-cost solution | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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