如果你也在 怎样代写云计算Cloud Computing KIT722这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。云计算Cloud Computing是指按需提供计算机系统资源，特别是数据存储（云存储）和计算能力，而无需用户直接主动管理。大型云通常有分布在多个地点的功能，每个地点是一个数据中心。云计算依靠资源共享来实现一致性，通常采用 “现收现付 “的模式，这有助于减少资本支出，但也可能导致用户的意外运营支出。
云计算Cloud Computing公共云和混合云的倡导者声称，云计算使企业能够避免或最大限度地减少前期的IT基础设施成本。支持者还声称，云计算使企业能够更快地启动和运行他们的应用程序，提高可管理性，减少维护，它使IT团队能够更迅速地调整资源，以满足波动和不可预测的需求，提供突发计算能力：在某些需求高峰期的高计算能力。
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CS代写|云计算代写Cloud Computing代考|Protein Structure Prediction Applications in Biology
Protein structure prediction applications often require high computing capabilities and often operate on large datasets that cause extensive I/O operations. Owing to these requirements, biology applications have often made extensive use of supercomputing and cluster computing infrastructure. Similar capabilities can be leveraged on demand using cloud computing technologies in a more dynamic fashion, thus opening new opportunities for bioinformatics applications. Protein structure prediction is a computationally intensive task that is fundamental to different types of research in life sciences such as in the design of new drugs for the treatment of diseases. The geometric structure of a protein cannot be directly inferred from the sequence of genes. The structure of the protein is the result of complex computations aimed at identifying the structure that minimizes the required energy. This task requires the investigation of a space with a massive number of states, consequently creating a large number of computations for each of these states. The computational power required for protein structure prediction can now be acquired on demand, without owning a cluster or navigating the bureaucracy to get access to parallel and distributed computing facilities. Cloud computing grants access to such capacity on a pay-per-use basis. One project that investigates the use of cloud technologies for protein structure prediction is Jeeva-an integrated web portal that enables scientists to offload the prediction task to a computing cloud based on Aneka. The prediction task uses machine learning techniques (support vector machines) for determining the secondary structure of proteins. These techniques translate the problem into one of pattern recognition, where a sequence has to be classified into one of three possible classes (E, H, and C). A popular implementation based on support vector machines divides the pattern recognition problem into three phases: initialization, classification, and a final phase. Even though these three phases have to be executed in sequence, it is possible to take advantage of parallel execution in the classification phase where multiple classifiers are executed concurrently. This creates the opportunity to sensibly reduce the computational time of the prediction. The prediction algorithm is then translated into a task graph that is submitted to Aneka as shown in Figure 1.11.
CS代写|云计算代写Cloud Computing代考|CRM
The distinctive traits of cloud computing are its efforts at providing value-added trustee services, maximizing flexible integration of computing resources, and advancing cost-saving IT services. To provide value-added trustee services, the cloud should be capable of identifying the customer relationship communities and answering for users’ innovation strategies. To maximize flexible integration of computing resources, the clouds should be in both human computing resources and electronic computing resources. Many computing tasks are usually more suitable for humans to process than for electronic computing machines. Integrating the human computing ability or crowd computing ability into the cloud can enhance its processing capabilities with the help of vast human brains dispersed on the Internet. This means that the cloud should be competent enough to track customer information and understand the ways its users interact. Social CRM plays an important role in supporting a value-added trustee service and exploiting human computing resources in cloud computing. CRM involves attracting new profitable customers and forming tighter bonds with existing ones. Since online social communities and conversations carry heavy consequences for companies, social CRM integrates social networks into the traditional CRM capabilities. Information gained through social CRM initiatives can support the development of marketing strategies by developing the organization’s knowledge in areas such as identifying a customer relationship community, improving customer retention, and improving product offerings by better understanding customer needs. Customer relationship (CR) network as a kind of social network uses a vertex for a customer and a link for the relationship between two vertexes. Many online cloud computing services rely on virtual communities that spontaneously emerge and nities is quite essential to ensure service qualification. Communities with overlapping features or prominent vertexes are typically irregular communities. The traditional community identification algorithms cannot identify these irregular topologies. Customer Relationship plays a very important role network in CRM. With an uneven shape, these communities usually play a prominent role in finding prominent customers who are usually ignored in social CRM.
云计算代写
CS代写|云计算代写Cloud Computing代考|蛋白质结构预测在生物学中的应用
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蛋白质结构预测应用通常需要较高的计算能力，并且通常操作于大型数据集，导致大量的I/O操作。由于这些需求，生物应用经常大量使用超级计算和集群计算基础设施。可以以更动态的方式使用云计算技术按需利用类似的能力，从而为生物信息学应用开辟新的机会。蛋白质结构预测是一项计算密集的任务，是生命科学中不同类型的研究的基础，如疾病治疗的新药设计。蛋白质的几何结构不能从基因的序列中直接推断出来。蛋白质的结构是复杂计算的结果，旨在确定所需能量最小的结构。这项任务需要研究一个具有大量状态的空间，因此需要对每个状态进行大量的计算。蛋白质结构预测所需的计算能力现在可以按需获得，而无需拥有集群或绕过官僚机构获得并行和分布式计算设施。云计算在按次付费的基础上授予对这种容量的访问权限。jeeva是一个研究利用云技术进行蛋白质结构预测的项目，它是一个综合门户网站，使科学家能够将预测任务转移到基于Aneka的计算云上。预测任务使用机器学习技术(支持向量机)来确定蛋白质的二级结构。这些技术将问题转化为模式识别，其中一个序列必须被分为三个可能的类(E、H和C)之一。一个基于支持向量机的流行实现将模式识别问题分为三个阶段:初始化、分类和最终阶段。尽管这三个阶段必须按顺序执行，但是可以在分类阶段利用并行执行的优势，在分类阶段，多个分类器可以并发执行。这为合理地减少预测的计算时间创造了机会。然后将预测算法转换为任务图，提交给Aneka，如图1.11所示
CS代写|云计算代写Cloud Computing代考|CRM
云计算的显著特点是努力提供增值受托服务，最大限度地灵活集成计算资源，推进节约成本的IT服务。为了提供受托人增值服务，云应该能够识别客户关系社区，并回答用户的创新策略。为了最大限度地灵活整合计算资源，云计算应兼具人力计算资源和电子计算资源。许多计算任务通常更适合人类处理，而不是电子计算机。将人类的计算能力或群体计算能力整合到云中，可以借助分散在互联网上的巨大人类大脑，增强云的处理能力。这意味着云应该有足够的能力跟踪客户信息并理解其用户交互的方式。社会化客户关系管理在支持增值受托服务和开发云计算中的人力计算资源方面发挥着重要作用。客户关系管理包括吸引新的有利可图的客户，并与现有客户建立更紧密的联系。由于在线社交社区和对话对公司产生了重大影响，社交CRM将社交网络集成到传统的CRM功能中。通过社会化CRM活动获得的信息可以通过开发组织在某些领域的知识来支持营销策略的开发，这些领域包括确定客户关系社区、提高客户保留率以及通过更好地理解客户需求来改进产品提供。客户关系网络(CR)是一种社交网络，它以一个顶点代表一个客户，以一个链接代表两个顶点之间的关系。许多在线云计算服务依赖于自发产生的虚拟社区，虚拟社区是保证服务质量的关键。具有重叠特征或突出顶点的群落是典型的不规则群落。传统的社区识别算法无法识别这些不规则的拓扑结构。客户关系在客户关系管理中起着非常重要的作用。这些社区的形状参差不齐，通常在寻找社交客户关系管理中通常被忽视的杰出客户方面发挥着突出作用
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。