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Este livro apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a explora‡Æo de características de execu‡Æo e de submissÆo de aplica‡äes paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classifica‡Æo e de predi‡Æo de características de aplica‡äes sÆo construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisi‡Æo de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisi‡Æo de conhecimento. Tais algoritmos e suas extensäes permitem a atualiza‡Æo do conhecimento obtido, à medida que informa‡äes mais recentes tornam-se disponíveis. Esses algoritmos sÆo implementados e avaliados utilizando informa‡äes obtidas por meio da monitora‡Æo da execu‡Æo de aplica‡äes paralelas e da utiliza‡Æo de tra‡os de execu‡Æo representativos da carga de trabalho seqüencial e paralela de diferentes centros de computa‡Æo.

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Senger, Luciano José
Luciano José Senger é doutor em Ciências da Computa‡Æo e Matemática Computacional pela Universidade de SÆo Paulo, Brasil. Atualmente é professor associado na Universidade Estadual de Ponta Grossa, trabalhando com disciplinas nas áreas de arquitetura de computadores e computa‡Æo de alto desempenho em cursos de gradua‡Æo e pós-gradua‡Æo.

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