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可持续工业集群（S.I.C. II）合同Duratio
埃塞俄比亚政府（GOE）实施了几项改革，这些改革为经济投资开辟了相当大的机会，并改编了私营部门的经济增长，作为经济发展的战略支柱之一。纺织品和服装部门和工业园/经济特区（SEZ）是新制造业政策的优先部门，以及最近出版的本土经济改革议程2.0（HGER 2.0）2024-2026。英国和德国政府正在通过实施一个名为“可持续工业集群（S.I.C.）的加入项目”II。 S.I.C. ii的目标是通过对工人，制造商和政府采用需求和市场的方法来增强埃塞俄比亚纺织品和服装部门的韧性。 它旨在促进工人福利；准备公司符合国际市场要求；吸引国际买家从埃塞俄比亚采购；建议管理IPS/SEZ有关可持续运营的管理，并提供政策咨询，以减轻业务环境的限制。 该项目是由德国GesellschaftFür国际Zusammenarbeit（GIZ）GMBH实施的，这是英国外国，英联邦和发展办公室（FCDO）与德国联邦联邦经济合作与发展部（BMZ）之间的共同建立协议。 该项目正在寻求经验丰富，热情和积极的经济区协调员。II。S.I.C. ii的目标是通过对工人，制造商和政府采用需求和市场的方法来增强埃塞俄比亚纺织品和服装部门的韧性。 它旨在促进工人福利；准备公司符合国际市场要求；吸引国际买家从埃塞俄比亚采购；建议管理IPS/SEZ有关可持续运营的管理，并提供政策咨询，以减轻业务环境的限制。 该项目是由德国GesellschaftFür国际Zusammenarbeit（GIZ）GMBH实施的，这是英国外国，英联邦和发展办公室（FCDO）与德国联邦联邦经济合作与发展部（BMZ）之间的共同建立协议。 该项目正在寻求经验丰富，热情和积极的经济区协调员。S.I.C.ii的目标是通过对工人，制造商和政府采用需求和市场的方法来增强埃塞俄比亚纺织品和服装部门的韧性。它旨在促进工人福利；准备公司符合国际市场要求；吸引国际买家从埃塞俄比亚采购；建议管理IPS/SEZ有关可持续运营的管理，并提供政策咨询，以减轻业务环境的限制。该项目是由德国GesellschaftFür国际Zusammenarbeit（GIZ）GMBH实施的，这是英国外国，英联邦和发展办公室（FCDO）与德国联邦联邦经济合作与发展部（BMZ）之间的共同建立协议。该项目正在寻求经验丰富，热情和积极的经济区协调员。SEZ协调员负责确保经济领域的各个利益相关者之间的平稳有效协调，包括区域管理，制造商，工人，政府当局和国际买家。协调员将促进项目活动的实施，监控经济特区的绩效并为区域经理提供战略支持，以确保环境，社会和经济可持续性目标是
ITU理事会工作组群集群10至2025年2月21日
*关于贡献单位初步金额的虚拟咨询定于2025年1月15日（星期三）。理事会将在2025年会议上修复2028-2031的捐款部门的初步款项，并邀请会员国宣布其临时捐款类别的临时捐款类别。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
Azure高可用性集群的CloudGuard网络
Check Point和Microsoft已合作，为希望将高级安全保护措施扩展到其Azure公共和混合环境的客户提供一流的体验。与Azure和Azure堆栈云基础架构无缝集成，Microsoft Azure的CloudGuard网络为公共云资产提供了可靠且安全的连接性，同时通过预防威胁性威胁的应用程序和数据。此外，CloudGuard Network通过跨私人，混合和公共云网络的安全管理和策略执法大大简化，帮助组织。
基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究
引用格式： 李博文 , 李晶晶 , 张龙剑 , 等 . 基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究 [J]. 中国舰船研 究 . DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.04217. LI B W, LI J J, ZHANG L J, et al. Research on optimal selection strategy of surface-to-air anti-missile kill chain based on mixed swarm evolutionary meta-game[J]. Chinese Journal of Ship Research(in Chinese). DOI: 10.19693/j.issn.1673- 3185.04217.
阿富汗 阿富汗 保护集群战略 保护集群战略
IA 背景和保护环境 阿富汗继续面临复杂的保护危机，数十年的冲突、政治不稳定、贫困、气候引发的危机和根深蒂固的歧视做法使这一危机进一步恶化。这些挑战对妇女、女孩、男孩、残疾人、少数民族、老年人、青年、国内流离失所者、回国者和其他高危群体产生了严重影响，限制了他们获得基本服务的机会，降低了他们的应对能力，增加了他们的脆弱性。保护环境正在缩小，其特点是普遍存在歧视、侵犯人权、普遍存在性别暴力，严重削弱妇女和女孩的权利，童工现象增多，针对儿童和年轻人的暴力行为增多。此外，有害的应对机制变得更加普遍，加深了痛苦和不安全的循环。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
埃塞俄比亚农村电气化微电网集群
摘要 — 埃塞俄比亚的许多村庄地处偏远，尚未接入国家电网。人们提出利用当地可再生能源资源的微电网为这些村庄供电。因此，人们设计了利用太阳能光伏和微型水力发电厂以及一些电池储能系统的微电网。这些电网首先被设计为单独的微电网并进行研究。然后，通过互连馈线将微电网连接起来，形成一个微电网集群。这样，集群中不同微电网之间就可以共享发电和储能系统。对微电网集群进行了建模和仿真，以证实单个微电网中资源和电池储能系统的共享可以提高频率稳定性。关键词 — 电池储能、电气化、微型水力、微电网、微电网集群、光伏、仿真。
kubernetes集群中零信任体系结构的有效性
因此，由网络策略，服务网格，授权策略制成的Kubernetes群集有一个零信任体系结构，并扩大了开放策略代理的身份验证可能性。可以进行格拉法纳，普罗米修斯和基里亚的监测。零信任体系结构增加了资源消耗；尤其是在公共云集群中，与没有零信任的标准设置相比，这种可访问的资源消耗可能是高成本的两倍。此外，对威胁的威胁的评估表明，仅安全最佳实践就可以为所检查的威胁提供全面的保护。此外，零值结构的挑战和缺点，例如增加的复杂性和所需的