4。虚拟Nagamani H国际第12卷,发行Scopus Springer,机器Shahapure杂志2018年新加坡迁移和基于P信息的负载Jayarekha技术,在云环境中的资源管理和可伸缩性平衡。可扩展的Nagamani H International第9卷,问题Scopus 1.57 Serials Network Shahapure Journal 21,2016年,出版物架构和P控制,使用Jayarekha理论和应用程序中的复制,虚拟环境6。复制:Anagamani H International Vol 122,0,835 Shahapure的基础技术,第5期,2015年的可伸缩性和P计算机云Jayarekha应用程序科学计算7。负载Nagamani H International Vol 6,第2.5期IAET在Shahapure杂志2014年,出版云和房屋计算中的P进展:Jayarekha工程与调查技术
优点•质量:健康供体材料,可持续效力和制造性•TAT:通用,货架上的货架产品,可提高患者的访问和降低成本•可伸缩性/成本:用于单个制造业的众多患者的大量剂量
机械超材料的独特机械性能源于其结构设计而不是物质成分,它在工程应用中广受欢迎。尤其是,与增材制造(AM)相比,自组装技术的最新进展为具有无与伦比的特征尺寸控制和可伸缩性提供了具有无与伦比的特征尺寸控制和可伸缩性的材料的潜力。然而,该领域仍处于早期阶段。从这个角度来看,我们首先概述了最先进的自组装技术,重点是共聚物和胶体晶体自组装过程。然后,我们讨论该研究领域的当前挑战和未来机会,重点介绍了新颖的制造方法,对高通量表征方法的需求以及机器学习(ML)(ML)和实验室自动化的整合。鉴于在所有这些领域的最新进展,我们预见了由自组装技术制造的机械超材料,这些技术会影响各种应用,这些应用依赖于轻巧,坚固和坚固的材料。[doi:10.1115/1.4064144]
可伸缩性是指分布式系统处理增加工作量或用户需求的能力,而无需牺牲性能或可靠性。可伸缩性对于分布式系统至关重要,以适应不断增长的数据量,用户群和交易率,同时保持响应能力和可用性(Aminizadeh等,2023)。可扩展的系统可以有效地分配资源,平衡工作负载并适应需求的变化而无需服务降解或停机时间。可以采用各种技术来实现分布式系统中的可扩展性,包括水平缩放,垂直缩放和自动缩放。水平缩放涉及添加更多的节点或实例,以在多个机器上分配工作量(Jiang等,2020)。垂直缩放涉及使用更强大的硬件升级现有节点以提高其容量。自动缩放会根据工作负载指标(例如CPU利用率或请求率)自动调整实例数。此外,分布式缓存,负载平衡和分区策略可以帮助跨多个节点分发和管理数据以提高可扩展性。
摘要:连续集成(CI)和连续部署/交付/交付(CD)实践在现代机器学习(ML)管道中变得必不可少,旨在简化ML模型的开发,测试和部署。本评论论文探讨了专门针对ML量身定制的CI/CD管道时的最佳实践,挑战和解决方案。所涉及的关键领域包括用于灵活性和可重复性的模块化管道设计,自动数据验证,以确保数据质量,实验中可重复性的策略,可伸缩性的考虑以及处理大型数据集的可伸缩性考虑以及与现有系统的集成挑战,与现有系统的集成挑战,安全性测量的敏感数据以及保护合作的重要性以及在提高团队效率和知识效率方面的重要性。通过解决这些方面,组织可以优化其ML工作流程,加速模型部署,并在其AI驱动的应用程序中保持稳健性和可靠性。关键字:连续集成,连续部署,机器学习,CI/CD管道
高性能计算正在推动基因组学的发展,赋予护理人员能够提供精确医学和医学研究人员以加速药物发现和研究。Lenovo的基因组学优化和可伸缩性工具(GOAST)是一种优化,用户友好的多功能工具,设计了,以满足生物信息技术工作负载的需求。
AI和数据治理以及数字转换数据的快速发展和全球过程中的数据治理和标准是为AI,IoT,云和智能城市产品,服务和工具加油的氧气。为了促进国际规模上的可伸缩性,互操作性和贸易,标准化已成为欧洲委员会提高数字单一市场的优先事项。