前言在复杂的分布式系统中，存在着各种性能指标，比如系统请求数，请求响应时间等等。这些指标在一定程度上可以反映出系统运行的快慢程度。但是这里我们如何做到更加准确的判断，而不是说只要出现异常指标，就认定系统有问题，显然这是不合理的。今天，笔者来为大家讲述基于滑动窗口的性能比较算法。如何收集，利用历史数据，来进行当前性能指标的比较。基于滑动窗口的数据采集当我们说系统出现“变慢”现象的时候，这个其实是和“

1. HeirFAVG（from Client-Edge-Cloud Hierarchical Federated Learning）联邦学习是一个协作的机器学习框架，它可以在不访问客户端私有数据的情况下训练深度学习模型。以前的工作假设一个中心参数服务器，要么在云中，要么在边缘。云服务器可以访问更多的数据，但是需要过多的通信开销和较长的延迟，而边缘服务器可以与客户端进行更有效的通信。为了结合它们的

摘 要：针对医疗院内、院外和院间等多种应用场景，为中小型医院以及大型医院提供了不同的边缘计算解决方案，并根据多接入边缘计算在网络、计算、平台等方面的能力阐述其医疗行业中的优势，有效降低传输时延、提升计算效率，赋能智慧医疗。关键词：多接入边缘计算 智慧医院 网络能力随着5G商用时代的全面推进，边缘计算成为助力创新应用服务的强力助推技术，是各互联网头部企业、设备厂商、垂直行业和运营商等竞相抢占的具有新

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正常情况下dell服务器有PERC H310 RAID卡的服务器是需要创建RAID才能识别到硬盘正常使用的，但是有时客户需要不创建RAID，下面就是怎么设置RAID才能不创建RAID识别到硬盘。2、ctrl+N，切换到PD　Ｍｇｍｔ页面，选中你想操作得盘，F2.，执行convert to no-raid。按Ctrl+N选择到第二项，就可以看到硬盘处于Non-RAID状态，然后这是安装系统就可以识别

调度：Data-intensive application scheduling on Mobile Edge Cloud Computing---2020提出了一种移动应用卸载算法来调度MECC环境中的数据密集型移动应用。该算法生成应用执行计划，该计划考虑应用大小、输入数据大小、可用网络带宽和移动设备能量。Makespan-Minimization Workflow Scheduling fo.

计算模型的创新带来的是技术的升级换代，而边缘计算的迅速发展也得益于技术的进步。本节总结了推动边缘计算发展的7项核心技术，它们包括网络、隔离技术、体系结构、边缘操作系统、算法执行框架、数据处理平台以及安全和隐私。1.网络边缘计算将计算推至靠近数据源的位置，甚至于将整个计算部署于从数据源到云计算中心的传输路径上的节点，这样的计算部署对现有的网络结构提出了 3个新的要求：1)服务发现。在边缘计算中，由于

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摘要：近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，