使用 LSTM 设计和实施一个自动化的 Kubernetes 集群灾难恢复系统
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了将 Kubernetes 管理平台与备份和恢复工具集成的系统结构，实现在云环境中自动检测灾难并从另一个 kubernetes 集群中自动恢复应用程序，从而显著提高了云环境中数据管理和恢复效率。此外，该研究通过 Long Short-Term Memory（LSTM）预测集群的 CPU 利用率，证明了自动恢复系统在云环境中的高效性和必要性。
该研究提出了一种创新的老年人跌倒检测系统，结合了加速度计、陀螺仪传感器和深度学习模型，通过树莓派实现实时执行能力。修剪技术优化了系统性能，实现了高召回率和96%的特异性。该研究取得了重大进展，能够及时发送通知，改善老年人的健康状况。应用LSTM模型和修剪技术提供了一种有效可靠的跌倒预防和干预解决方案。
