虛擬機叢集之綠能管理方法 Method for managing green power of a virtual machine cluster
一種綠能管理方法，係以虛擬機叢集之總使用資源權值比，來判斷應否增開或關閉實體機器之運轉。當總使用資源權值比高於最大容許使用資源權值比時，自非運轉中之實體機器中選擇一備用實體機器，並將其喚醒加入成為運轉中之實體機器，另外，當總使用資源權值比低於最小臨界使用資源權值比時，自運轉中之實體機器中選擇一遷移實體機器，並將其中之虛擬機器遷移至其他運轉中之實體機器後再予關閉，以及執行一資源分配程序，以分配運轉中之實體機器的負載。因此，可靈活地調度運轉中之實體機器的數量，達成綠能管理的目的。
閱讀詳細資料進階預測遞迴式調整協同配置法 Anticipative recursively-adjusting co-allocation mechanism
一種進階預測遞迴式調整協同配置法，係以頻寬量測模組來量測候選伺服器之傳輸頻寬；再參考傳輸頻寬來計算遞迴參數值，並依據遞迴參數值與檔案之待傳輸資料量，來計算出本回合應分配之待分配資料量；之後，依據傳輸頻寬與前回合候選伺服器之傳輸完成百分比，來將待分配資料量分配給候選伺服器；進行傳輸並計算每一候選伺服器之傳輸完成百分比；然後，檢查候選伺服器之傳輸完成百分比；以及當已有候選伺服器完成傳輸時，檢查是否已完成檔案之分配，且當尚未完成檔案之分配時，遞迴至下一回合。因此，可有效提昇其資料傳輸效能。
閱讀詳細資料進階預測遞迴式調整協同配置法 Anticipative recursively-adjusting co-allocation mechanism
一種進階預測遞迴式調整協同配置法，係以頻寬量測模組來量測候選伺服器之傳輸頻寬；再參考傳輸頻寬來計算遞迴參數值，並依據遞迴參數值與檔案之待傳輸資料量，來計算出本回合應分配之待分配資料量；之後，依據傳輸頻寬與前回合候選伺服器之傳輸完成百分比，來將待分配資料量分配給候選伺服器；進行傳輸並計算每一候選伺服器之傳輸完成百分比；然後，檢查候選伺服器之傳輸完成百分比；以及當已有候選伺服器完成傳輸時，檢查是否已完成檔案之分配，且當尚未完成檔案之分配時，遞迴至下一回合。因此，可有效提昇其資料傳輸效能。
閱讀詳細資料以高動態範圍臨界值切割單一神經元影像的方法及其電腦可讀儲存媒體Method of Segmenting Single Neuron Images with High-Dynamic-Range Thresholds and Computer Readable Storage Medium Thereof
本發明之以高動態範圍臨界值切割單一神經元影像的方法包含(a)備置含神經元之生物組織樣本，並對含神經元之生物組織樣本進行三維成像，以得到原始三維神經影像；(b)濾除原始三維神經影像中訊號強度在第一訊號強度臨界值以下的立體像素，以得到第一經濾除影像；(c)對第一經濾除影像進行骨架追蹤，以得到第一經追蹤影像；(d)利用一方程式計算第一經追蹤影像之每一立體像素的結構重要性分數，以得到每一立體像素的第一次結構重要性分數；(e)逐漸增加訊號強度臨界值並重複步驟(b)、(c)及(d)n-1次；及(f)加總每一立體像素的第一次結構重要性分數一直到第n次結構重要性分數。
閱讀詳細資料以高動態範圍臨界值切割單一神經元影像的方法及其電腦可讀儲存媒體Method of Segmenting Single Neuron Images with High-Dynamic-Range Thresholds and Computer Readable Storage Medium Thereof
The method of segmenting single neuron images with high-dynamic-range thresholds of the present invention includes (a) preparing a biological tissue sample containing neurons and performing imaging to this sample to obtain a three-dimensional raw neuroimage; (b) deleting voxels in the three-dimensional raw neuroimage with signal intensities below a first signal intensity threshold to obtain a first thresholded image; (c) tracing the first thresholded image to obtain a first traced image; (d) calculating a structural importance score of every voxel in the first traced image to obtain a first structural importance score of every voxel; (e) gradually increasing the signal intensity threshold and repeating (b), (c) and (d) n−1 times; (f) summing up all the n structural importance scores of every voxel; (g) deleting voxels with summed structural importance score smaller than a pre-determined value from the raw image to obtain the segmented single neuron.
閱讀詳細資料虛擬機叢集之動態資源分配方法 Method of dynamic resource allocation for a virtual machine cluster
A method of dynamic resource allocation for a virtual machine cluster is to calculate the resource usage weight of the respective virtual machine, the resource usage weight of the respective physical machine, and the average resource usage weight of the physical machines, to pick the physical machine with the greatest resource usage weight as the migration source machine, to pick the physical machine with the least resource usage weight as the migration object machine, and to move the virtual machine in the migration source machine with the resource usage weight thereof being closest to the migration difference value to the migration object machine to achieve the effect of load balancing.
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