利用神经网络识别存储系统I/O特性

大数据推动了存储数据呈现爆炸性增长,导致存储系统的性能与能耗问题日益突出,因此需要对存储系统进行性能与节能优化。在存储系统优化中,存储系统的I/O特性识别是优化的基本依据。为此,本文提出一种基于神经网络的存储系统I/O特性识别方法,利用神经网络技术识别存储系统I/O请求的顺序性与随机性,以及存储系统的实时性能需求等特性。实验的结果表明,该方法能够高效准确识别存储系统的I/O特性。

法团主义视角下商务楼宇更新的治理模式与路径优化

我国城市发展已步入存量更新时代,商务楼宇更新作为城市更新的重要组成部分,是破解土地要素制约、提升城市竞争力、促进楼宇经济发展的必然选择。随着传统的一元化治理模式失灵,商务楼宇更新治理模式转型和路径优化成为未来更新的进路。法团主义理论为商务楼宇更新治理模式创新提供了理论工具,其主张政府运用嵌入式治理,在市场和社会中嵌入中介组织、利益和制度,达成对市场与社会的柔性治理与调节,解决更新中存在的统筹不够、动力不足、制度匮乏等问题,实现政府统筹、市场运作、社会参与的可持续治理。需要强调的是,源于西方的法团主义理论,虽然有其学理贡献和实践价值,但仍需结合我国实际进行本土化再造,并随着实践和社会的发展而持续优化、演进。