想降低云服务的花销？或许深度强化学习能帮到你

想降低云服务的花销？或许深度强化学习能帮到你 | 论文

2018-01-15 611

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

随着云计算的普遍应用，控制计算成本越来越重要，但有调查显示，30%-45%的云开销被浪费了。一些大企业通常咨询专家控制开支，但一些小企业或个人就无法节省费用了。

近日，研究人员发现深度强化学习算法能平衡云服务性能和开销，用户不用规划如何实现，只需设置他们想达到的效果即可。这项研究大大降低了控制云服务开销的专业门槛。

△ 云计算让共享软硬件资源能按需提供给计算机各种终端和其他设备/图片来自维基百科

研究人员将这项研究的论文《Automated Cloud Provisioning on AWS using Deep Reinforcement Learning》发表在arXiv上，论文由微软的Zhiguang Wang、商业遥感卫星服务商BlackSky的Chul Gwon和Adam Iezzi以及

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匿名电子病例信息不全？深度学习能更好的判断出种族（代码开源）

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）匿名电子病历（EMR）是越来越受欢迎的研究数据来源。然而，这些数据集通常缺少人种和种族信息。这给人类疾病的研究人员造成了困扰，因为人种和种族对许多健康风险和治疗结果有着重要的影响，另外也跟人口特异性遗传变异密切相关。为此，来自普林斯顿大学的Ji-Sung Kim，以及来自芝加哥大学的Andrey Rzhetsky共同展开了一项新的研究，并把研究工具RIDDLE进行了开源。 RIDDLE是一个开源的Python2库，用于使用深度学习方式在匿名电子病历中估算人种和种族信息。 Kim和Rzhetsky使用了来自芝加哥和纽约的EMR数据集，总共描述了超过150万名患者，约有1.5万个特征，包括：性别、年龄、临床事件观察（编号为ICD9代码）。在这个研究中，他们发现深度神经网络比其他方法（例如逻辑回归、随

2018-01-16

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架构、分布式、日志队列，标题自己都看着唬人，其实就是一个日志收集的功能，只不过中间加了一个Redis做消息队列罢了。为什么需要消息队列？当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异。比如我们系统中常见的邮件、短信发送，把这些不需要及时响应的功能写入队列，异步处理请求，减少响应时间。如何实现？成熟的JMS消息队列中间件产品市面上有很多，但是基于目前项目的架构以及部署情况，我们采用Redis做消息队列。为什么用Redis？ Redis中list数据结构，具有“双端队列”的特性，同时redis具有持久数据的能力，因此redis实现分布式队列是非常安全可靠的。它类似于JMS中的“Queue”，只不过功能和可靠性(事务性)并没有JMS严格。Redis本身的高性能和"便捷的"分布式设计(replicas,sharding),可以为实现"分布式队列"提供了良好的基础。提供者端项目采用第三方redis插件spring-data-redis，不清楚如何使用的请自行谷歌或者百度。 redis.properties： #redi...

2018-01-16

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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