Geri Dön

Evaluating the convergence of high-performance computing with big data, artificial intelligence and cloud computing technologies

Yüksek başarımlı hesaplama ile büyük veri, yapay zeka ve bulut hesaplama teknolojilerinin yakınsamasının değerlendirilmesi

  1. Tez No: 784010
  2. Yazar: YEŞİM DİLDAR KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN, DR. KEREM KAYABAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Yüksek Başarımlı Hesaplama (YBH), Büyük Veri, Yapay Zekâ ve Bulut Hesaplama teknolojilerindeki ilerlemeler, bu alanların yakınlaşmasına yol açarak, çok çeşitli alanlar için yeni ve önemli gelişmelerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Teknoloji yakınsamasının gelişim durumunu belirlemek ve gelecek vaat eden teknoloji yakınsamasını tahmin etmek hem akademi hem de endüstri için kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, YBH-Büyük Veri-Yapay Zekâ-Bulut Hesaplama yakınsaması için teknoloji değerlendirmesi ve tahmini gereklidir. Bu tezin amacı, YBH' nin Büyük Veri, Yapay Zekâ ve Bulut Hesaplama teknolojileri ile yakınsamasını değerlendirmektir. Bu tezde, bu teknolojilerin yakınsaması için araştırma eğilimlerini ve temalarını belirlemek için performans analizi ve ağ analizi içeren bibliyometrik analiz yaklaşımı yürütülmektedir. Analiz sonuçları, son yıllarda bu alanda araştırma faaliyetlerinde önemli bir artış ile hızla büyüyen bir literatür olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışma, en çok yayınlanan yazarlar, en üretken kurumlar, alıntılanan makaleler ve etkili yayınlar dahil olmak üzere literatürdeki temel eğilimleri ve kalıpları belirlemektedir. Ayrıca, bu alandaki araştırma eğilimleri ve tematik evrim analizi bu çalışmada yürütülmektedir. Hesaplama teknolojilerini değerlendiren ve tahmin eden mevcut çalışmalar, yakınsama etkisini dikkate almamakta ve YBH alanında bibliyometrik analiz uygulamamaktadır. Bu tez, YBH-Büyük Veri-Yapay Zekâ-Bulut Hesaplama teknolojilerinin teknolojik yakınsama kavramı genelindeki bibliyometrik eğilimlerini belirleyerek değerli bilgiler sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The advancements in High-Performance Computing (HPC), Big Data, Artificial Intelligence (AI), and Cloud Computing technologies have led to a convergence of these fields, resulting in the emergence of significant improvements for a wide range of fields. Identifying the state of development of technology convergence and forecasting promising technology convergence is critical for both academia and industry. That's why technology assessment and forecasting for HPC-Big Data-AI-Cloud Computing convergence is needed. The purpose of this thesis is to evaluate the convergence of HPC with Big Data, AI, and Cloud Computing technologies. In this thesis, a bibliometric analysis approach is conducted, including performance analysis and network analysis to identify the research trends and themes for the convergence of these technologies. The results of the analysis reveal a rapidly growing literature with a significant increase in research activities in this field in recent years. This study identifies key trends and patterns in the literature, including top published authors, most productive institutions, cited articles, and influential publications. In addition, research trends and thematic evolution analysis are carried out in this study. Existing studies that assess and forecast computational technologies do not consider the effect of convergence and do not apply bibliometric analysis in the field of HPC. This thesis provides valuable insights by identifying the bibliometric trends across the concept of technological convergence of HPC- Big Data-AI-Cloud Computing technologies.

Benzer Tezler

  1. İç mekan konum belirleme sistemlerinde konum kestirim doğruluğunun yükseltilmesi

    Improvement of the location estimation accuracy in indoor localization systems

    EMRE DORUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN KAAN EROL

    DOÇ. DR. TANER ARSAN

  2. Optimizing rotary-wing UAV trajectory tracking: A comparative study of optimization methods

    Döner kanatlı İHA yörünge takibinin optimize edilmesi: Optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırmalı bir çalışması

    AHMET SABAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT

  3. Ses temelli cümle yöntemiyle gerçekleştirilen ilk okuma-yazma öğretiminin değerlendirilmesi

    The evaluation of the literacy education with the sound based sentence method

    ABDULBAKİ BEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Sınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. FARUK YILDIRIM

  4. Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following

    Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi

    VOLKAN BEKİR YANGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN

  5. Cep telefonları ve cep telefonu antenleri

    Başlık çevirisi yok

    ÖNDER TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEVDET IŞIK