JPDC_Submission_Based搜索空间探索与机器学习优化性能能耗数据集

数据集概述

本数据集为JPDC期刊投稿所用，聚焦通过搜索空间探索与机器学习技术优化不同问题规模下的性能与能耗。数据集包含一个压缩文件，无明确的训练测试、数据标签或原始处理数据划分，整体结构简洁，适用于相关优化方法的验证与分析。

文件详解

• 文件名称：dataset.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：压缩文件包含支持期刊投稿研究的相关数据，具体内容需解压后查看，目前无公开的README或内容预览信息；未检测到明确的命名模式，文件类型单一为压缩格式。

数据来源

JPDC期刊投稿项目

适用场景

• 机器学习优化方法研究：验证搜索空间探索与机器学习技术在性能与能耗优化中的应用效果。
• 问题规模适配分析：分析不同问题规模下性能与能耗的变化规律及优化策略。
• 学术研究数据支撑：为JPDC期刊相关主题的论文提供实验数据支持。
• 性能能耗建模：基于数据集探索性能与能耗之间的关联模型构建方法。