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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Static Power Management
The static power management can be executed on both hardware and software levels. Leakage currents in any active circuits cause static power consumption at the hardware level [7]. SPM uses hardware components such as CPU, memory, disk storage, network devices, and power supply unit efficiently. It consists of all applied optimization methods during design time at logic, circuit, and architectural levels that will he explained in the following section.
- Logic level optimization: At this level, optimization methods attempt to optimize the power of switching activity in both sequential and combinational circuits. Minimizing the switching capacitance improves the dynamic power consumption straightly by reducing the energy per transition on each logic device $[7,41]$.
- Circuit level optimization: Significant challenges at this optimization level are based on efficient pipelining and interconnections between stages and components. Pipelining technique is regularly used to boost throughput in highperformance designs at the expense of reducing energy efficiency, contributing to increasing area and execution time [41].
- Architectural level optimization: Methods include the system’s design considering power optimization technique at an architectural level [7]. Power savings are typically accomplished at the architectural level by optimizing the system components’ balance to prevent wasting power.[41].
Besides the optimization at the hardware level, considering the SPM at the software level is also essential. Even with robust hardware design, it is crucial to be careful about software design inasmuch as weak design conduces to loss of power and performance, even with perfectly designed hardware. Thus, the code generation, the instructions used in the code, and the order of these instructions must be carefully selected, as they affect performance as well as power consumption.
计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Dynamic Power Management
This section describes our taxonomy at the dynamic power management level, as shown in Fig. 2.3. DPM is categorized into three levels, including hardware, software, and hybrid. There are various kinds of optimization methods at both the hardware and software levels $[7,42]$. At the hardware level, we can imply techniques such as DVFS, DCD, and sleep states. In addition, the techniques at the software level aree classified into virtualization, migration, consolidation, plus containerization. The dynamic power consumption is induced by the high usage of hardware components (such as CPU, storage, and network devices) and the circuits’ activity. The main reason enabling dynamic power consumption pertain to both system’s components deactivation and tuning the circuit activity. Dynamic power consumption can be reached through different techniques including: (1) diminishing the switching activity, (2) decreasing the physical capacitance that relies on low-level design parameters such as transistors’ sizes, (3) ebbing the supply voltage, and (4) lessening the clock frequency [7].
DPM improves energy consumption by using knowledge gathered from current resources in the system and the workload of applications running in the system [7, 43]. DPM techniques allow dynamic adjustment of power states to occur based on current system loads. It predicts the best action in the future using the data obtained from the system and according to the system’s requirements. DPM techniques are categorized into hardware and software levels. There is another level in our taxonomy, namely hybrid, in which both hardware and software techniques are simultaneously utilized.
- Hardware-level approaches
DPM techniques applied at the hardware level reconfigure the system dynamically by adopting methodologies to fulfill the requested services with the minimum number of active components or the minimum load on such components [43]. The DPM techniques at a hardware level can optionally turn off the idle system components or reduce the useless ones’ performance. It is also possible to exchange some components, containing CPU, between either active or idle modes to save energy. The hardware DPM techniques vary for different hardware components, yet usually, they are splitted into dynamic component deactivation (DCD) and dynamic performance scaling (DPS) [44].
云计算代考
计算机代写|云计算代写cloud computing代考|.静态电源管理
静态电源管理可以在硬件和软件两个层面上执行。任何有源电路中的漏电电流都会导致硬件级的静态功耗[7]。SPM有效地使用硬件组件，如CPU、内存、磁盘存储、网络设备和电源单元。它包含了设计期间在逻辑、电路和体系结构层次上应用的所有优化方法，这些将在下一节中解释
- 逻辑级优化:在这个级别上，优化方法试图优化顺序电路和组合电路中开关活动的功率。最小化开关电容通过减少每个逻辑器件上的每次跃迁能量直接提高了动态功耗$[7,41]$。
- 电路级优化:在这一优化级别上的重大挑战是基于级和组件之间的高效流水线和互连。流水线技术经常被用于提高高性能设计的吞吐量，以降低能源效率为代价，有助于增加面积和执行时间[41]。
- 体系结构级优化:方法包括体系结构级考虑功率优化技术的系统设计[7]。节能通常是通过优化系统组件的平衡在架构级实现的，以防止浪费电力除了硬件层面的优化，考虑软件层面的SPM也是必不可少的。即使有健壮的硬件设计，对软件设计也要小心谨慎，因为即使有完美设计的硬件，薄弱的设计也会导致功率和性能的损失。因此，必须仔细选择代码生成、代码中使用的指令以及这些指令的顺序，因为它们影响性能和功耗
计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Dynamic Power Management .本节描述了我们在动态电源管理级别的分类，如图2.3所示。DPM分为三个级别，包括硬件、软件和混合。在硬件和软件层面都有各种各样的优化方法$[7,42]$。在硬件级别，我们可以使用DVFS、DCD和睡眠状态等技术。此外，软件级别的技术可以分为虚拟化、迁移、整合和容器化。动态功率消耗是由硬件组件(如CPU、存储和网络设备)和电路活动的高使用率引起的。实现动态功耗的主要原因与两个系统组件的失活和调优电路活动有关。动态功耗可以通过不同的技术实现，包括:(1)降低开关活性，(2)降低物理电容(依赖于低水平的设计参数，如晶体管的尺寸)，(3)降低电源电压，(4)降低时钟频率[7]DPM通过使用从系统中当前资源收集的知识和系统中运行的应用程序的工作负载来提高能耗[7,43]。DPM技术允许根据当前系统负载动态调整电源状态。它利用从系统中获得的数据，根据系统的需求，预测未来的最佳行动。DPM技术分为硬件级和软件级。在我们的分类法中还有另一个层次，即混合分类法，即同时使用硬件和软件技术硬件级方法应用于硬件级的DPM技术通过采用各种方法动态地重新配置系统，以实现所请求的服务，使用最少的活动组件数量或这些组件上的最小负载[43]。硬件级别的DPM技术可以选择关闭空闲的系统组件或降低无用的系统组件的性能。也可以在活动或空闲模式之间交换一些组件，包括CPU，以节省能源。硬件DPM技术因硬件组件的不同而不同，但通常分为动态组件去激活(DCD)和动态性能缩放(DPS) [44].
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。