本研究提出了一种名为BM-MAE的遮挡图像建模预训练策略，旨在解决多模态医学影像中的缺失模态问题。该方法提高了医疗成像的资源利用效率，并在多项任务中优于传统的单模态预训练方法，展示了其实际应用价值。

池架构是微服务架构的竞争者，通过共享资源池和动态服务配置解决微服务的资源利用效率低下问题。池架构具有可扩展性、效率和简化管理等优点，适用于可预测但可变工作负载和有限资源的应用程序。然而，池架构也面临单点故障、资源管理复杂性和生态系统不成熟等挑战。未来，池架构有望成为一种更可行和广泛采用的方法，但选择微服务还是池架构取决于具体需求。

我们提出了Navigator，一个统一GPU内存管理和任务调度的新框架，能够高效利用资源、满足数据依赖关系、有效管理GPU内存。与其他调度程序相比，Navigator能够明显缩短完成时间，同时所需资源量更少。在一个案例中，处理相同工作负载只需要一半的服务器。

RaFFM是一种特殊的联邦学习模型压缩算法，能够动态缩放基于Transformer的基础模型以适应网络边缘的异构资源约束。实验结果表明，RaFFM在资源利用效率上显示出显著优势，并使用较少的资源将基础模型部署到联邦学习中，同时在自然语言处理和计算机视觉领域的各项任务中表现出与传统联邦学习方法相当的性能。