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能源和支出感知数据复制策略
摘要：节能是信息技术 (IT) 公司面临的一大挑战，这些公司希望在提供大规模云服务的同时减少碳足迹。这些公司通常依靠数据复制技术来满足租户的目标，例如性能，尤其是在全球分布的数据量不断增加的情况下。在本文中，我们提出了一种静态和多目标数据复制策略 (E2ARS)，旨在降低提供商的能源消耗和支出。E2ARS 利用云异构性和节能技术。我们首先比较了我们策略的不同策略，从仅考虑能源消耗到仅考虑支出。不出所料，你越想降低能源消耗，复制就越少。然后，我们将 E2ARS 与文献中的策略进行比较。当这些策略仅满足两个目标中的一个时，E2ARS 可同时降低能源消耗和支出。
开放数据复制 - Smith Scholarworks
基于大型队列的功能性 MRI 数据预测特征表型的努力因预测准确度低和/或效应量小而受到阻碍。尽管这些发现具有高度可复制性，但考虑到神经质和智力流体等表型特征的假定大脑基础，较小的效应量有些令人惊讶。我们旨在复制以前的工作，并另外测试多种数据操作，通过解决数据污染挑战来提高预测准确性。具体来说，我们添加了额外的 fMRI 特征，在多个测量中对目标表型取平均值以获得更准确的潜在特征估计，通过对多数分数进行欠采样来平衡目标表型的分布，并确定数据驱动的亚型以研究参与者间异质性的影响。我们的结果在更大的样本中复制了 Dadi 等人 (2021) 的先前结果。每次数据操作都会进一步导致预测准确性的小幅但一致的改进，当结合多种数据操作时，这些改进在很大程度上是累加的。与之前的研究相比，结合数据处理（即扩展的 fMRI 特征、平均目标表型、平衡目标表型分布）可使流体智力的预测准确度提高三倍。这些发现凸显了几种相对简单且低成本的数据处理的好处，这可能会对未来的工作产生积极影响。
传感器数据复制和用于缺陷检测和DA
，实验时间可能很高。此外，很难表征不同构建几何和材料的过程误差与观察到的热图之间观察到的关系（Delgado等，2012）。因此，首先基于原理的建模和分析方法对于DMLS过程非常重要，以便提供对过程的更多物理见解并增强现有过程监测（Wang等，2020）。除了最近的其他作品外，Arısoy等人。（2019）使用多物理模型来了解熔体池和微结构机械性能的关系。Dong等。 （2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。 （2019）深入研究扫描的影响Dong等。（2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。（2019）深入研究扫描的影响