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【2h】

Self-Adaptive Data Processing to Improve SLOs for Dynamic IoT Workloads

机译：自适应数据处理，以改进动态物联网工作负载的SLOS

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Peeranut Chindanonda; Vladimir Podolskiy; Michael Gerndt;
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年度 2020
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1. Self-Adaptive Data Processing to Improve SLOs for Dynamic IoT Workloads [J] . Progress in Artificial Intelligence . 2020,第1期

机译：自适应数据处理，以改进动态物联网工作负载的SLOS
2. A stochastic process-based server consolidation approach for dynamic workloads in cloud data centers [J] . Journal of supercomputing . 2020,第3期

机译：基于随机过程的服务器整合方法，用于云数据中心中的动态工作负载
3. A Dynamic Processing System for Sensor Data in IoT [J] . MinboLi, YanlingLiu, YuanfengCai International Journal of Distributed Sensor Networks . 2015,第1期

机译：IOT中传感器数据动态处理系统
4. Dynamically Improving Resiliency to Timing Errors for Stream Processing Workloads [C] . Geoffrey Phi C. Tran, John Paul Walters, Stephen P. Crago International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies . 2017

机译：动态提高针对流处理工作量的定时错误的恢复能力
5. Dynamic Resource Provisioning for Data Center Workloads with Data Constraints. [D] . Li, Shen. 2016

机译：具有数据约束的数据中心工作负载的动态资源配置。
6. Dimensionality Reduction in Complex Medical Data: Improved Self-Adaptive Niche Genetic Algorithm [O] . Min Zhu, Jing Xia, Molei Yan, 2015

机译：复杂医学数据的降维：改进的自适应小生境遗传算法
7. Improving Server Performance on Transaction Processing Workloads by Enhanced Data Placement [O] . Juan Rubio, Charles Lefurgy, Lizy K. John 2008

机译：通过增强的数据放置提高事务处理工作负载的服务器性能
8. Improved Thermodynamic Modeling of the No-Vent Fill Process and Correlation withExperimental Data [R] . Taylor, W. J., Chato, D. J. 1991

机译：无通气填充过程的改进热力学模型及与实验数据的关联

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