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运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括分层故障恢复，shu e shard，快速间歇性，精确的缩放，云量规定和资源共同点等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销比ISTIO和环境要好得多。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
近年来，服务网格框架在构建基于微服务的应用程序方面已广受欢迎。这些框架的关键要素是每个K8S POD中的代理，该Pod（名为Sidecar）处理了POD Inter-POD流量。我们的经验测量表明，这种每个pod的壁car会引起许多问题，包括侵入用户吊舱，过多的资源占用，在管理许多侧面方面的大量开销以及通过旁边的流量引起的绩效退化。在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括层次故障恢复，混乱碎片，快速间歇性，精确的缩放，精确的缩放，云的重复使用和资源聚集等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销明显优于ISTIO和环境。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
HEC-RAS 2D 网格细化
• 计算缓冲区内的所有点均被移除。 • 沿着断线的一侧均匀添加单元格。 • 点移除的缓冲区计算如下：近间距 * 近重复 + 近间距大小翻倍 n 次，直到达到远间距大小（但是，取最后一个单元格大小的 75%，以免删除得太远）
2D 网格生成与细化
将 2D 流动区域边界数字化。（注意，HEC-RAS 允许您从 Shapefile 导入特征。如果您愿意，可以右键单击 Perimeter 图层并选择导入 从 Shape 文件导入特征。接下来，选择 GISData 文件夹中的 Leveed Area.shp 文件并按导入...或者您可以练习使用编辑工具。）15. 双击以完成（结束）草图。
网络安全网格 - 研究存储库
在当今世界中，采取强有力的网络安全措施至关重要。为了应对不断发展的威胁，必须采用诸如网络安全网格之类的先进模型来增强我们的保护。网络安全网格是一种架构可扩展，灵活，可组合，健壮和弹性的，允许智能系统之间的互操作性和协调来提供安全服务。设计网络安全网格面临三个主要挑战：可伸缩性，分布式或联合系统以及技术集成。对于设计，有必要应用支持可扩展性的安全工具，因为存储，处理和分析数百万个数据。需要联合系统来改善分散的网络安全网格中的互操作性。但是，很难整合不同的安全工具和通信协议。加密算法和AI模型（例如联合学习，蜂群智能和区块链技术）对安全服务有用。必须研究现有方法的整合以确定最佳技术。我们对智能系统进行了全面的分析，包括联合学习，区块链技术和群体智能，特别关注它们的状况和可用于增强网络安全性。我们研究了这些技术的最新趋势，探索它们的联系，并权衡每种方法的利弊。为了进行此审查，我们利用了科学和Scopus数据库的网络，并遵循了PRISMA指南。
网状MEA设计神经元在...
nmi感谢Project Memmea（＃441918103）的德国研究基金会（DFG）的支持，作为DFG优先计划SPP 2262 MEMRISTEC（＃422738993）的一部分，以及国家巴达登 - 沃特堡州的经济事务，劳动和旅游业。UTSA承认NIH授予U01DA054170，R01NS113516和R01NS124855，以及来自Jr. Robert J. Kleberg，Jr。和Helen C. Kleberg Foundation和Semmes基金会的资金。
测试自动网格生成软件
本报告描述了对用于预处理连续模型的软件进行的一组测试的结果。它针对希望在解决方案计算之前更多地了解评估网格质量的有限元软件包用户。此处报告的工作重点是用于有限元分析的自动网格生成器。本报告的目的是解释一些影响网格质量的因素，讨论一些评估网格质量的方法，并使用在常用软件包上运行的测试来说明提出的观点。先前的计量软件支持 (SS f M) 计划已经对连续模型解决方案包进行了测试 [10, 11]，从这项工作中获得的经验教训已被纳入 SS f M 测试算法和软件指南 [7]。