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J-GLOBAL ID：201902279756694430   整理番号：19A1203925

SCRUBアンレベリング:低コストで高データ信頼性を達成する【JST・京大機械翻訳】

Scrub Unleveling: Achieving High Data Reliability at Low Scrubbing Cost

著者 (3件)： Jiang Tianming (Wuhan National Lab for Optoelectronics, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Huang Ping (Temple University, Philadelphia, USA) ,  Zhou Ke (Wuhan National Lab for Optoelectronics, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： DATE  ページ： 1403-1408  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日では,より高い誤り率を持つ駆動に対するスクラビング速度を増加させることにより,記憶システムの信頼性を改善するために,マキン学習法を用いた前向き誤差予測が提案されている。残念ながら,多くの研究は,非自明なスクラビングコストを招き,スクラビングの周期的特性を無視している。本論文では,実用化のためにより適切な予測ガイドスクラビングを行うことを目的とした。特に,著者らは,健康なディスクへのより低い速度スクラビングと潜在的セクタ誤差(LSEs)を受けるディスクへのより高い速度スクラビングを強制するスクラッチアンレベリング技術を設計した。さらに,予測精度を保証するために投票ベースの方法を導入した。実世界のフィールドデータセットに関する実験結果は,著者らの提案したアプローチが従来の固定速度スクラビング法よりも高いデータ信頼性と共により低いスクラビングコストを達成できることを実証した。最先端技術と比較して,著者らの方法は,ほとんど32%少ないスクラビングで,同じレベルの平均時間検出(MTTD)を達成することができた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *信頼性 ,  誤り率 ,  予測 ,  投票 ,  スクラビング ,  学習 ,  記憶方式 ,  円板
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  予測精度 ,  健康 ,  ローコスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)