机译:领域知识嵌入正则化神经网络用于云计算中的工作量预测和分析
School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China;
21CN Co., Ltd., Guangzhou;
School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China;
School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China;
School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China;
Xidian University, Xi'an, China;
Cloud Computing; Elastic Resource Providing; QoS Analysis; Regularization Neural Networks; Workload Prediction;
机译:ewptnn:使用两阶段神经网络的云计算有效的工作负载预测模型
机译:基于神经网络的两阶段自适应分类云工作负载预测
机译:深层神经网络中的自适应转移学习:使用知识从区域到区域以及不同任务域之间的转移进行风能预测
机译:使用复值神经网络的云数据中心工作量预测
机译:迈向可持续的云计算,通过工作量的地理和时间转移降低云数据中心的电力成本和碳足迹。
机译:派克-R2P:蛋白质 - 蛋白质相互作用网络的知识与图形神经网络嵌入用于单细胞RNA至蛋白质预测
机译:云数据中心工作负载预测使用复合值神经网络