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像阿里巴巴云这样的云提供商通常并广泛使用由固态驱动器（SSD）和硬盘驱动器（HDD）组成的混合存储节点，从而获得各自的好处：SSD的性能和HDD的容量。 这些混合存储节点通常将传入的数据写入其SSD，然后将其刷新到其HDD副本（称为SSD回写（SWB）模式），从而确保低写入延迟。 当全面分析来自阿里云底层大型存储平台盘古的实际生产工作负载时，我们发现（1）存在许多以写为主的存储节点（WSN）； 但是，（2）在SWB模式下，这些WSN的SSD遭受严重的高写入强度和长尾延迟的困扰。 为了解决WSN的这些独特问题，我们提出了SSD写重定向（SWR），这是WSN的运行时IO调度机制。 SWR会根据运行时情况明智地有选择地将部分或全部SSD写入转发到HDD。 通过有效地将过多数量的写入IO从过载的SSD卸载到WSN中未充分利用的HDD，SWR能够充分缓解WSN遇到的上述问题。 这显着提高了整体系统性能和SSD耐久性。 通过在云测试平台上重播从阿里巴巴云收集的生产工作负载跟踪数据，我们对SWR进行了跟踪驱动的评估，结果表明SWR减少了SSD写入的平均延迟和99til-percentile延迟，分别

你只需要运行main01.m，很容易改变组成和运行条件。 如果要添加新组件，只需添加关键属性和无心因子即可。 也可以使用与零不同的二元交互参数。

为了提高红外与可见光图像融合的性能，提供更好的视觉效果，本文提出了一种将离散平稳小波变换（DSWT）、离散余弦变换（DCT）和局部变换相结合的红外与可见光图像混合融合方法。空间频率 (LSF)。 所提出的方法具有三个关键处理步骤。 首先，采用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列具有不同层次和空间频率的子图像。 其次，DCT用于根据不同频率的能量分离子图像的重要细节。 第三，LSF用于增强DCT系数的区域特征，对图像特征提取有帮助和有用。 一些常用的图像融合方法和评估指标被用来评估该方法的有效性。 实验表明，所提出的方法可以达到良好的融合效果，并且比其他传统的图像融合方法更有效。

摘要为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足，提出了一种局部搜索与改进ＭＯＰＳＯ的混合优化算法（Ｈ－ＭＯＰ－该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重，强化全局搜

摘要：为了同时提高点云平面分割效率与可靠性，提出了一种新的将区域增长与ＲＡＮＳＡＣ相结合的点云平面分割方法。该方法通过对八叉树节点进行平面度测试实现种子平面的自

根据方差分析理论，提出应用混合F统计量来确定最佳分类数，并应用模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性，综合运用上述两个指标可以准确确定最佳聚类数。通过实际算例说明这两个指标的有效性。

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根据直流故障电流切断位置不同，首先分析基于交流断路器、直流断路器和模块化多电平换流器子模块拓扑的3种故障抑制技术方案及其特点。然后从切断故障电流角度出发，利用双向可控开关对半桥拓扑进行改进设计以抑制直流故障，并与传统半桥子模块相结合构成混合双子模块拓扑以降低单位电平成本和运行损耗。同时研究在闭锁期间混合双子模块内部电容不均衡充电所导致的电容电压不平衡问题及其应对策略。最后在PSCAD/EMTDC中搭建两端仿真模型，对混合双子模块拓扑直流故障抑制特性及电容电压控制策略进行仿真验证。

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