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Proactive H-PCE Architecture With BGP-LS Update for Multidomain Elastic Optical Networks [Invited]
No full textAnalysis of virus – prokaryote interactions under climate change scenarios using statistical and mathematical modelling approaches
Full text linkI virus sono agenti chiave della mortalità procariotica negli oceani globali e, uccidendo i loro ospiti, svolgono un ruolo importante nel funzionamento delle reti alimentari marine e nei cicli del C e dei nutrienti (in particolare N e P). La mortalità indotta dai virus è particolarmente rilevante negli ecosistemi marini profondi, dove quasi tutta la produzione procariotica di C viene trasformata in detrito organico, rappresentando così un'ulteriore importante risorsa trofica per il metabolismo dei microbi non infetti. Pertanto, l'integrazione della componente virale nei modelli trofodinamici e biogeochimici è di primaria importanza per una migliore comprensione del funzionamento degli oceani del mondo. Il cambiamento climatico sta progressivamente alterando gli ecosistemi marini, compresi i mari profondi, ma l'impatto di questi cambiamenti sulle dinamiche virus-ospite è ancora in gran parte sconosciuto. Nella mia ricerca andrò a studiare le interazioni procariote-virus e le loro potenziali risposte ai cambiamenti climatici globali, con particolare attenzione alle profondità marine. Analizzerò queste interazioni utilizzando modelli matematici avanzati e tecniche di apprendimento automatico per identificare i principali fattori e pattern in grado di spiegare la distribuzione virale e procariotica, simulandone i potenziali cambiamenti sulla base di diversi scenari di cambiamento climatico, soprattutto negli ecosistemi marini. Svilupperò modelli teorici in grado di descrivere le dinamiche e le interazioni microbiche, e prevedere gli effetti dei cambiamenti di temperatura e di risorse trofiche, dovuti a diversi scenari di cambiamento climatico, sul funzionamento degli ecosistemi marini profondi. Con questi modelli cercherò di valutare la rilevanza quantitativa del controllo dal basso verso l'alto (disponibilità di risorse) e dall'alto verso il basso (pressione predatoria, ad es. virus) nel modellare la diversità microbica in diversi ecosistemi marini e sotto diversi scenari di cambiamento climaticoViruses are key agents of prokaryotic mortality in the global oceans, and by killing their hosts they play an important role in the functioning of the marine food webs and C and nutrient (particularly N and P) cycling. Virus-induced mortality is particularly relevant in deep-sea ecosystems where nearly all the prokaryotic C production is transformed into organic detritus, thus representing an additional important trophic resource for the metabolism of noninfected microbes. Therefore, the integration of the viral component into trophodynamic and biogeochemical models is of primary importance for an improved understanding of the function of the world’s oceans. Climate change is progressively altering marine ecosystems including the deep seas, but the impacts of these changes on virus-host dynamics are still largely unknown. In my research I will investigate prokaryote-virus interactions, and their potential responses to global climate changes with a special focus on the deep seas. I will analyse these interactions using advanced mathematical models and machine learning techniques to identify the main drivers and patterns explaining viral and prokaryotic distribution, and simulate changes under different scenarios, especially in marine ecosystems. I will develop theoretical models that can describe microbial dynamics and interactions, and forecast the effects of temperature shift and changes in food supply under different scenarios on deep-sea ecosystem functioning. With these models I will try to assess the quantitative relevance of bottom-up (resource availability) and top-down (predatory-pressure, e.g. viruses) control in shaping microbial diversity in different marine ecosystem settings and climate change scenarios
Software-based fast failure recovery in load balanced SDN-based datacenter networks
No full textLoad balancing is currently considered as a candidate solution to tackle the emerging problem of increasing bandwidth demand in intra-datacenter networks. Furthermore, because a short disruption of data transfer would corrupt the result of a long procedure of computation, fast failure management mechanisms are considered as integral part of current datacenters. In this paper, we propose a method which uses active probing to detect and manage failures in an OpenFlow based datacenter network exploiting load balancing among equal cost multiple paths. The proposed method is scalable and effective based on the actions it takes without involving the controller in the fast failure recovery procedure
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