A Resource Recommendation Model for Heterogeneous Workloads in Fog-Based Smart Factory Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The wide deployment of advanced robots with industrial IoT (IIoT) technologies in smart factories generates a large volume of data during production and a wide variety of data processing workloads are launched to maintain productivity and safety of smart manufacture. The emerging fog computing paradigm offers a promising solution to enhancing data processing performance in a smart factory environment while on the other hand brings in new challenges to resource management, which call for a more effective approach for recommending resource configurations to heterogeneous workloads. In this paper, we propose an Optimized Recommendations of Heterogeneous Resource Configurations (ORHRC) model that employs machine learning techniques to provide resource configuration recommendations for the heterogeneous workloads in a fog computing-based smart factory environment. ORHRC learns a recommendation model by leveraging the operating characteristics and execution time of workloads on fog servers with different configurations. We also design a decision model in ORHRC to further improve prediction accuracy and reduce operational overheads. Experiment results show that ORHRC outperforms the state of art configuration recommendation methods in terms of average prediction accuracy. <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Note to Practitioners</i> —The various data processing workloads in a smart factory environment need to be processed by the computational resources with optimal configurations for meeting their performance requirements. In this paper, we employ machine learning technologies for enabling automatic recommendation of resource configurations to heterogeneous workloads. Specifically, we develop an Optimized Recommendations of Heterogeneous Resource Configurations (ORHRC) model that can identify the optimal resource configurations for various workloads. We also conducted extensive experiments that verify the effectiveness of the proposed ORHRC model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle