如今，混合云平台作为打算实施私人和公共云应用组合的组织的有吸引力的解决方案，以满足其盈利能力。但是，这只能通过在加速执行过程时利用可用资源来实现。因此，部署新应用程序需要将其中一些流程致力于私有云解决方案，同时将其他过程分配给公共云。在此上下文中，设置本工作以帮助最小化相关成本，并在最小的执行时间内为最佳服务放置解决方案提供有效的选择。已经应用了几种进化算法来解决服务放置问题，并且在处理复杂的解决方案空间以提供最佳放置并经常产生短的执行时间。除了在处理服务放置问题方面发明细缺乏鲁棒性之外，还发现标准BPSO算法显示出显着的缺点，即容易捕获到本地Optima之外。因此，为了克服与标准BPSO相关的关键缺点，提出了增强的二进制粒子群优化（E-BPSO）算法，由粒子位置更新方程的修改组成，最初从连续PSO激发。我们所提出的E-BPSO算法显示在成本和执行时间方面以实际基准测试优越最先进的方法。
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推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。
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本文介绍了一种用于合成包含连续，二进制和离散柱的表格数据集的双鉴别器GaN。我们所提出的方法采用适应的预处理方案和用于发电机网络的新型条件术语，以更有效地捕获输入样本分布。此外，我们为旨在向发电机提供更多辨别型梯度信息的鉴别器网络来实施直接但有效的架构。我们对四个基准测试公共数据集的实验结果证实了我们在可能性健身度量和机器学习效果方面的卓越性能。
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