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HyperDrive：在边缘-云-空间 3D 连续体中调度无服务器功能
摘要 — 近几年来，低地球轨道 (LEO) 卫星的数量急剧增加。它们数量众多且轨道低，几乎可以在地球上的任何地方与卫星进行低延迟通信，高速卫星间激光链路 (ISL) 使卫星之间能够快速交换大量数据。随着 LEO 卫星计算能力的增长，它们正逐渐成为通用计算节点。在 3D 连续体中，地球上的云和边缘节点与太空中的卫星结合成一个无缝计算结构，工作负载可以在上述任何计算节点上执行，具体取决于它在哪里最有利。然而，在以大约 27,000 公里/小时的速度移动的 LEO 卫星上进行调度需要选择对所有数据源（地面和可能的地球观测卫星）延迟最低的卫星。面对太阳时，机载硬件的散热是一项挑战，工作负载不能耗尽卫星的电池。这些因素使得满足 SLO 比在边缘-云连续体（即仅在地球上）中更具挑战性。我们提出了 HyperDrive，这是一种专为 3D 连续体设计的无服务器功能的 SLO 感知调度程序。它根据功能的可用性和满足工作流的 SLO 要求的能力，将功能放置在云、边缘或空间计算节点上。我们使用具有高地球观测数据处理要求和严格 SLO 的野火灾害响应用例来评估 HyperDrive，结果表明，它能够设计和执行此类下一代 3D 场景，并且网络延迟比最佳基线调度程序低 71%。索引术语 — 无服务器计算、调度、3D 连续体、轨道边缘计算、LEO 卫星、SLO
评估清单——确保学生学习成果评估规划和实施的质量
SLO #1 o 测量工具 #1 ▪ 时间范围 ▪ 基准 ▪ 数据 ▪ 分析 ▪ 改进 o 测量工具 #2 ▪ 时间范围 ▪ 基准 ▪ 数据 ▪ 分析 ▪ 改进 SLO #2 o 测量工具 #1 ▪ 时间范围 ▪ 基准 ▪ 数据 ▪ 分析 ▪ 改进 o 测量工具 #2 ▪ 时间范围 ▪ 基准 ▪ 数据 ▪ 分析 ▪ 改进
蓝色经济中的道德、价值观和社会许可
高级会员、Sovereign Trawlwulwuy 女性和塔斯马尼亚原住民遗产官员 Fiona Hamilton 反思了社会许可 (SLO) 以及与原住民进行有意义的接触的价值（Bossi，2023 年）：亲属关系赋予您 SLO。亲属关系由您与其他人以及国家之间关系的深度来定义。对于非原住民来说，这种关系只能通过原住民结构来建立，我指的是文化结构。仪式、承认、公平参与、互惠、以最佳利益行事、可持续性，都嵌入在这种亲属关系中。
CCUS值链的元素及其集成
CO2捕获技术开发和演示CO2利用技术（例如甲基化，矿化）材料表征和测试（管道和植物）技术道路映射以及技术经济评估现场表征和建模注入策略模拟和验证监视系统设计和评估脱离SLO和调节器，SLO和调节器的参与
Cubesat任务的SADA系统
Andalusia Severo Ochoa的技术公园13 - 29590马拉加（西班牙）DHV技术| Cubesat开发人员研讨会。 2023年4月25日至27日。 Cal Poly，Slo，CA。Andalusia Severo Ochoa的技术公园13 - 29590马拉加（西班牙）DHV技术| Cubesat开发人员研讨会。2023年4月25日至27日。Cal Poly，Slo，CA。
成人服务政策委员会
b oar ds，comm comm and comm andity r e e ntativ es /v oluntee rs行为卫生委员会老龄化健康委员会委员会委员会官员约翰·莱尔德（John Laird）参议员约翰·莱尔德（John Laird），美国第17区国会议员Salud Carbajal，第24届地区县监事会委员会非委员关心SLO县北部县连接的高级计划LTC监察员服务路径Pathpoinpoples的自助住房运输运输运输业圣路易斯·奥比斯波（San Luis Obispo）法律援助基金会高级营养计划 /餐饮服务 /餐食，将高级志愿者服务（RSVP / 3CV / 3CV / PLS）连接起来 Wilshire Community Services P r iv ate Org aniz ations Home Instead Senior Care Senior Living Consultants SLG Senior Care SeaCoast Seniors Care Connection Transport & Home Services Geriatric Care & Dementia Consulting P ublic A ge ncie s San Luis Obispo Council of Governments S an Luis Obis po C ounty Depar tme nts of: Public Health Social Services/Adult Services Library
适用于云数据中心的抗不稳定可再生能源分配系统
摘要 — 可再生能源供应是解决数据中心不断增加的电力成本、能源消耗和有害气体排放问题的有前途的解决方案。然而，由于可再生能源的不稳定性，可再生能源供应不足可能导致使用储存能源或棕色能源。为了解决这个问题，本文提出了一种不稳定性弹性可再生能源分配系统。我们将作业的服务水平目标 (SLO) 定义为仅使用提供的可再生能源成功运行的概率。系统将具有相同 SLO 级别的作业分配给相同的物理机器 (PM) 组，并使用可再生能源发电机为每个 PM 组供电，这些发电机有不低于其 SLO 的概率生产不低于其能源需求的数量。我们使用深度学习技术来预测生产不低于每种可再生能源的每个值的概率，并预测每个 PM 区域的能源需求。我们制定了一个优化问题，将具有不同不稳定性的可再生能源资源匹配到不同的 PM 组进行供应，并使用强化学习方法和线性规划方法对其进行求解。我们进一步提出了一种能源驱动的计算资源分配方法，该方法根据每个 PM 组中的作业截止时间和故障概率调整每个作业的计算资源量，以及一种基于故障预测的节能方法。实际跟踪驱动的实验表明，与其他方法相比，我们的方法实现了更低的 SLO 违规、总能源货币成本和总碳排放量，并且与单个方法的有效性相比。