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Colby T. Ford，博士学位 - 简历Vitae
在Azure建立了可扩展的云计算体系结构，以在发现肿瘤学抗体开发的治疗靶标中支持转化科学组。这包括可伸缩的RNA-Seq，WES，蛋白质对接和药效学管道的自动化的，基于Kubernetes的工作流以及支持GXP的数据平台，数据湖和机器学习体系结构。与临床前和临床团队合作，为针对肿瘤靶标的抗体候选抗体设计可扩展的，基于云的蛋白质结构分析。使用基因表达数据生产化的大型药物敏感性ML模型。2023年12月 - 2024年5月。ML＆Cloud Engineering，生物信息学，P -Fifier肿瘤学2021年9月至2023年12月。ML＆Cloud Engineering，生物信息学，Seagen，2021年3月 - 2021年9月科学家，生物信息学，Seagen
利用 AI 和 HPC 解决方案简介加速交易
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零信任 - 数据弹性与通道。 ...
关于数据复原力的全球市场领导者VeeamSoftware®认为，在任何需要时，无论何时何地，每个企业都应该能够在中断所有数据后向前反弹。Veeam称这种根本的韧性，我们痴迷于创建创新的方法来帮助客户实现它。Veeam解决方案是为数据弹性供电的目的。使用Veeam，IT和安全负责人会放心，因为他们的应用程序和数据受到保护，并且始终在其云，虚拟，物理，SaaS和Kubernetes环境中始终可用。总部位于西雅图，在30多个国家 /地区设有办事处，可保护全球550,000多个客户，其中包括2000年全球2000年的74％，该公司信任维亚姆（Veeam）以保持其业务运作。根本的弹性始于Veeam。在www上了解更多信息。veeam.com或在LinkedIn @veeam-software和x @veeam上关注Veeam。
![arxiv：2503.03618v1 [cs.dc] 2025年3月5日](/simg/4\40527f32c822586d79f6712a223542ee3654e7c0.webp)
arxiv：2503.03618v1 [cs.dc] 2025年3月5日
本文档介绍了基于Raspberry Pi 3模型B的低功率IoT服务器群集的设计和实现，并由太阳能提供动力。所提出的体系结构集成了Kubernetes（K3S）和Docker，提供了有效，可扩展和高性能的计算环境。该集群旨在优化能源消耗，利用200W太阳能电池板系统和100AH锂离子电池，以支持在有利的环境条件下连续操作。绩效分析是根据从外部来源获得的理论推断和数据进行的，评估资源分配，功耗和服务可用性。这些分析在不同情况下对系统的运行可行性提供了理论估计。结果表明，该系统可以作为边缘应用程序和云服务的可行且可持续的替代方案，从而减少了对传统数据中心的依赖。除了通过大大减少碳足迹对环境可持续性的积极影响外，该解决方案还解决了经济问题，因为传统数据中心消耗了巨大的能源，从而增加了对电网的需求增加和更高的运营成本。
v22
●精心策划和安排了成千上万个已有的容器，以启用交互式调试会话（Kubernetes，aws，typeScript）。●设计并实施了Chromium浏览器过程内存快照的创建和缓存，将调试会话启动性能提高了10次以上（Typescript，Node.js，S3，Postgres）。●优化了通过Websocket进行大量数据传输处理高量数据传输的优化，可实现后端服务延迟的30％（Typescript，Node.js，Avro，Postgres）。●对分布式系统（Typescript，Node.js，Postgres，s3）进行了数千pb的存储，检索和元数据管理。●使用高级可观察性工具开发了全面的诊断系统；增强了对应用程序性能指标的实时可见性，将事件分辨率的分辨率从小时减少到几分钟（OpentElemetry，Honeycomb.io，Datadog，Sentry）。●设计并实现了一个协议缓存层，该缓存层将开始时间从10分钟降低到只有5秒钟（ZOD，Postgres，S3，Typescript，Node.js）。
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
完整的堆栈Web开发人员雅典（希腊）
•计算机科学，软件工程，信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计，构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式，例如微服务，基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs，angularjs，angularjs，angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识，例如SQL Server，Oracle，MySQL，NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案（例如Google Cloud Platform，AWS，MS Azure）的经验。等。•消息经纪技术（KAFKA，MQTT），REST API，WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform，Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM，ERM等企业软件的集成经验。•在建造，部署和运营的经验高度可用（> 99.9％）应用程序•最新的行业最佳实践和技术，新的和新兴的新兴•自组织，以解决方案为导向的，具有主动性的促进性，交流团队•英语
Qualys API（VM、PC）用户指南
DNS BIND 身份验证记录 ................................................................................................................ 484 Docker 记录 ................................................................................................................................ 490 HTTP 记录 ................................................................................................................................ 493 IBM DB2 记录 .................................................................................................................... 496 InformixDB 记录 ...................................................................................................................... 501 Infoblox 记录 .................................................................................................................... 506 JBoss 服务器记录 ................................................................................................................ 512 Kubernetes 记录 ................................................................................................................ 516 MariaDB 记录 .................................................................................................................... 519 MarkLogic 记录 ................................................................................................................ 523 Microsoft SharePoint 记录 ................................................................................................ 530 MongoDB 记录 ................................................................................................................ 540 系统创建的 MongoDB 记录 ................................................................................................ 543 MS Exchange 服务器 ................................................................................................................ 550 MS SQL 记录 ................................................................................................................ 555 MySQL 记录........................................................................................................................... 565 Neo4j 记录 .......................................................................................................................... 584 Nginx 记录 .......................................................................................................................... 589 Oracle 记录 ........................................................................................................................ 593 系统创建的 Oracle 记录 ............................................................................................. 599 Oracle 侦听器记录 ............................................................................................................. 601 Oracle WebLogic 服务器记录 ............................................................................................. 603 Palo Alto 防火墙记录 ............................................................................................................... 606 Pivotal Greenplum 记录 ...................................................................................................... 610 PostgreSQL 记录 ................................................................................................................ 617 SAP Hana 记录 ...................................................................................................................... 624 SAP IQ 记录 ...................................................................................................................... 629 SNMP 记录 ...................................................................................................................... 634 Sybase 记录 ...................................................................................................................... 639 Unix 记录 ...................................................................................................................... 651 网络 SSH 记录 ................................................................................................................ 668 VMware 记录 ...................................................................................................................... 675 Windows 记录 ...................................................................................................................... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699....... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699....... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699
MILKI-PSY Cloud：通过可解释的人工智能和区块链促进多模式学习分析
摘要。现代基于云的大数据工程方法（如机器学习和区块链）能够从多种不同模态来源（如视频源、传感器数据等）收集学习者数据，从而实现多模态学习分析 (MMLA) 和对学习过程的反思。特别是，跳舞或操作复杂机器等复杂的心理运动技能正从 MMLA 中获益。然而，教师、学习者和其他机构利益相关者可能一方面对应用于学习数据的机器学习过程的可追溯性和透明度存在问题，另一方面对隐私、数据保护和安全性存在问题。我们提出了一种使用机器学习和区块链作为服务来获取、存储、处理和呈现多模态学习分析数据的方法，以实现可解释的人工智能 (AI) 和经过认证的学习数据处理可追溯性。此外，我们通过参与式设计和以社区为导向的 MMLA 流程监控来扩展已建立的开源软件 DevOps 流程，从而促进最终用户参与整个开发周期。MILKI-PSY 云 (MPC) 架构正在扩展现有的 MMLA 方法和基于 Kubernetes 的学习分析基础设施部署自动化，这些自动化来自许多研究项目。MPC 将促进该领域的进一步研究和开发。
5G和AI驱动的边缘网络中的安全性和合规性
PCI DSS是一组安全标准，旨在确定接受，处理，存储或传输信用卡信息的公司是否维护安全环境。PCI DSS适用于组织，无论其大小或交易数量如何，根据最新版本的PCI DSS 4.0，该数据接受，传输或存储持卡人数据，该数据于2022年3月31日发布[4]。管理付款卡信息的企业必须实现和维护PCI合规性，以保护敏感数据的安全性并降低数据泄露的风险。合规性是一个持续的过程，而不是一次性事件。因此，企业必须定期评估和检查其合规性状态。虽然标准涵盖了网络安全，访问控制，数据加密，常规测试和监视等领域，但两个安全域在连接的边缘用例中脱颖而出。第一个域是用于边缘节点和集群存储，处理或传输付款信息的身份和访问管理（IAM）。第二个域以其三种形式触及数据 - 在静止，运输过程中和处理过程中。此外，可能需要进行物理评估才能确定现有或新安装的摄像头可能会意外捕获任何PII。同样，在集装箱部署（例如Kubernetes）中，设计符合PCI的体系结构可能需要虚拟网络细分，命名空间分离和