Evo@home (beendet)

Dieses Projekt betreibt Forschung zum maschinellen Lernen. Dazu werden evoltionäre Algorithmen verwendet, um die Parameter verschiederer Maschinenlernalgorithmen zu verbessern.

Zurzeit wird daran gearbeitet die Parameter für einen "Learner" zu finden, der 3D-Modelle von Proteinen anhand der Aminosäurenrückstände vorhersagt.

Projektübersicht

Evo@home
Name	Evo@home
Kategorie	Künstliche Intelligenz
Ziel	Algorithmen zum Maschinenlernen verbessern
Kommerziell	nein
Homepage	boinc.run.montefiore.ulg.ac.be/evo

Montefiore Institut Universität Lüttich, Belgien

Projektstatus

Projektstatus
Status	beendet
Beginn	24.01.2011
Ende	Agust 2011

Projektlinks

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Neuigkeiten (RSS-Feed)

Statistiken

Wo	Übersicht	Top Teams	Top User
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BOINCstats.com	Übersicht	Top Teams	Top User
BOINCsynergy.com: Der Service wurde eingestellt.
stats.free-dc.org	Übersicht	Top Teams	Top User
allprojectstats.com: Der Service wurde eingestellt.

Clientprogramm

Betriebssysteme

	Windows
	Linux
	DOS
	MacOS X
	BSD
	Solaris
	Java (betriebssystemunabhängig)

Client-Eigenschaften

Funktioniert auch über Proxy
Normal ausführbares Programm
Als Bildschirmschoner benutzbar
Kommandozeilenversion verfügbar
Personal Proxy für Work units erhältlich
Work units auch per Mail austauschbar
Quellcode verfügbar
Auch offline nutzbar
Checkpoints

WU-Informationen

Aktuelle und genaue Details für BOINC-Projekte gibt es bei WUProp.

Name	RAM	Dauer	Deadline	Speicherplatz	Download	Upload	Mindestanforderung

Die Dauer ist die durchschnittliche Rechenzeit, die auf entsprechender CPU (Taktung in der Klammer) gebraucht wird.
Die Deadline ist die Zeitspanne, in der die Work unit berechnet sein muss.

Veröffentlichte Versionen

Die jeweils aktuellen Versionen können hier eingesehen werden.

Installation

Evo@home (beendet) benutzt die BOINC-Infrastruktur. Die Anmeldung, Installation und Konfiguration sind auf der allgemeinen BOINC-Seite beschrieben.

Meldungen

RSS-Feed

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