Evo@home (beendet)

Aus Rechenkraft
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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

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


Uni.jpg Montefiore Institut
Universität Lüttich, Belgien


Projektstatus

InfoIcon.png Projektstatus
Status   beendet
Beginn 24.01.2011
Ende Agust 2011

Projektlinks

Neuigkeiten (RSS-Feed)

Statistiken

Wo Übersicht Top Teams Top User
Projekt Home Page Top Teams Top User
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

Icon windows 16.png   Windows Checkbox 1.gif  
Icon linux 16.png   Linux Checkbox 1.gif  
Icon dos 16.png   DOS Checkbox 0.gif  
Icon macos 16.png   MacOS X Checkbox 1.gif  
Icon freebsd 16.png   BSD Checkbox 0.gif  
Icon solaris 16.png   Solaris Checkbox 0.gif  
Icon java 16.png   Java (betriebssystemunabhängig)  Checkbox 0.gif  

Client-Eigenschaften

Funktioniert auch über Proxy Checkbox 1.gif
Normal ausführbares Programm Checkbox 0.gif
Als Bildschirmschoner benutzbar Checkbox 1.gif
Kommandozeilenversion verfügbar Checkbox 0.gif
Personal Proxy für Work units erhältlich   Checkbox 0.gif
Work units auch per Mail austauschbar Checkbox 0.gif
Quellcode verfügbar Checkbox 1.gif
Auch offline nutzbar Checkbox 0.gif
Checkpoints Checkbox 0.gif

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.


Screenshots

Meldungen

RSS RSS-Feed

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