基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化（Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO）算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization,MFO）,并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法（CA-FM）.算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数；然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型；最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率；然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6（3）×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

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Serverless Kubernetes - 理想，现实和未来-张维

？ Nodeless：最佳弹性和扩展性，无传统调度器的复杂调度逻辑，最优的调度效率。？支持多可用区、多规格调度。？支持批量调度。？ AZ亲和性和反亲和性。？ ECI Pod生命周期管理：直通ECI Pod（Pod状态查询、logs、exec、metrics链路），降低ECI管控压力。

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Serverless 场景下 Pod 创建效率优化-张翼飞

Serverless计算并非旨在实现真正意义上的“无服务器”，而是指企业将后端基础结构的维护交由可靠云服务公司，云服务公司以服务的方式为开发者提供所需各类功能等，加快企业产品研发和发布周期，同时增强服务的扩展性。 Serverless计算免去后端基础服务的诸多事宜，开发者可以专注在产品代码，不需要维护任何的服务器

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Serverless 在大规模数据处理的实践

？低成本：丰富的计量模式，无需再为“闲置资源”买单，Serverless 起来更简单；？高可用高并发：多可用区容灾、毫秒级弹性伸缩，解决高并发；？开箱即用的强大监控系统：监控函数实时详情，可快速定位问题，以及提供业务分析能力等？更轻量更灵活：与 OSS 等云产品天然集成，支持NAS、ECS云盘等多种存储类型，快速实现音视频转码、NLP 分词提取等；也可满足各种类型定制性的高级需求，多种操作组合流程，如：转码+ 加水印 + 记录转码详情到数据库、制作视频首页 GIF、预热 CDN 等等

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serverless云开发助力前端行业升级

未来十年基于云的开发者增长规模巨大，传统开发方式研发体系建设成本巨大，云时代开发方式将让雇主有机会专注业务。云时代开发原住民特征：所有的创新创业，应用开发，全部基于云计算，并将此视为理所当然。

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Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战-李云

ü 业务与基础技术全面解耦，业务更聚集于自身而加速创新，基础技术独立演进而加速迭代 ü 对微服务生态完成标准化、体系化的收口与治理，收敛故障和促进安全生产 ü 为多种编程语言的应用提供微服务治理能力，完善并丰富云原生多编程语言的应用生态 ü 共建全球事实标准，通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云战略，加速中国社会的数字化转型

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