All-dielectric nanophotonics: the quest for better materials and fabrication techniques

All-dielectric nanophotonics is an exciting and rapidly developing area of nano-optics that utilizes the resonant behavior of high-index low-loss dielectric nanoparticles to enhance light-matter interaction at the nanoscale. When experimental implementation of a specific all-dielectric nanostructure is desired, two crucial factors have to be considered: the choice of a high-index material and a fabrication method. The degree to which various effects can be enhanced relies on the dielectric response of the chosen material as well as the fabrication accuracy. Here, we provide an overview of available high-index materials and existing fabrication techniques for the realization of all-dielectric nanostructures. We compare performance of the chosen materials in the visible and IR spectral ranges in terms of scattering efficiencies and Q factors of the magnetic Mie resonance. Methods for all-dielectric nanostructure fabrication are discussed and their advantages and disadvantages are highlighted. We also present an outlook for the search for better materials with higher refractive indices and novel fabrication methods that will enable low-cost manufacturing of optically resonant high-index nanoparticles. We believe that this information will be valuable across the field of nanophotonics and particularly for the design of resonant all-dielectric nanostructures

Hybrid multicriteria fuzzy classification of network traffic patterns, anomalies, and protocols

© 2017, Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature. Traffic classification in computer networks has very significant roles in network operation, management, and security. Examples include controlling the flow of information, allocating resources effectively, provisioning quality of service, detecting intrusions, and blocking malicious and unauthorized access. This problem has attracted a growing attention over years and a number of techniques have been proposed ranging from traditional port-based and payload inspection of TCP/IP packets to supervised, unsupervised, and semi-supervised machine learning paradigms. With the increasing complexity of network environments and support for emerging mobility services and applications, more robust and accurate techniques need to be investigated. In this paper, we propose a new supervised hybrid machine-learning approach for ubiquitous traffic classification based on multicriteria fuzzy decision trees with attribute selection. Moreover, our approach can handle well the imbalanced datasets and zero-day applications (i.e., those without previously known traffic patterns). Evaluating the proposed methodology on several benchmark real-world traffic datasets of different nature demonstrated its capability to effectively discriminate a variety of traffic patterns, anomalies, and protocols for unencrypted and encrypted traffic flows. Comparing with other methods, the performance of the proposed methodology showed remarkably better classification accuracy

Розроблення алгоритму прогнозування продуктивності хмарних сервісів

Main stages of data center service performance prediction were discussed, specifically data monitoring and gathering, calculation and prediction of key indexes and performance index prediction. It was proposed to build data center service performance prediction algorithm based on an analysis of the service transactions index, service resource occupancy index and service performance index. Prediction of the indexes is based on chaotic time series analysis that was used to estimate service transactions index time series trend, the radar chart method to calculate the service resource occupancy index value and weighted average method to calculate service performance index. For performance prediction, it is proposed to use a fuzzy judgment matrix with the service transactions index and service resource occupancy index as input values. It was taken into consideration that service transactions index is usually represented by nonlinear time series and thus the index time series parameters had to be predicted by chaos theory and for the calculation of this index, the estimation procedure of Lyapunov exponent value can be used. The radar chart demonstrates service resource occupancy index estimation of shared storage, mobile storage, memory, computational capability and network bandwidth. The prediction technique was based on the fuzzy nearness category that use input values of transactions index and dynamic changes of the service resource occupancy index.Проведен анализ основных этапов прогнозирования эффективности обслуживания центров обработки данных, в частности мониторинга и сбора данных, расчета и прогнозирования ключевых аспектов и прогнозирование коэффициентов производительности. Предложено построение алгоритма прогнозирования эффективности обслуживания центра обработки данных на основе анализа коэффициента транзакции, коэффициента использования машинных ресурсов и коэффициента производительности сервиса. Прогнозирование коэффициентов основано на анализе временных рядов, который использовался для оценки временных рядов коэффициента транзакций, метода радар-диаграммы для расчета значения коэффициента использования машинных ресурсов и средневзвешенного метода оценки для расчета коэффициента производительности сервиса. Для прогнозирования производительности предлагается использовать матрицу нечетких суждений с коэффициентом транзакций и коэффициентом занятости ресурса службы в качестве входных значений. Указано, что коэффициент служебных операций обычно представлен нелинейными временными рядами, и, следовательно, параметры временного ряда коэффициента должны быть предсказаны теорией хаоса, а значит для расчета этого коэффициента может быть использована процедура расчета экспоненты Ляпунова. Радарная диаграмма демонстрирует оценку коэффициента использования машинных ресурсов для общего хранилища данных, мобильных хранилищ, памяти, вычислительных возможностей и пропускной способности сети. Метод прогнозирования основывался на категории нечетких приближений, которые используют входные значения коэффициента транзакций и динамические изменения коэффициента использования машинных ресурсов.Виконано аналіз основних етапів прогнозування ефективності обслуговування центрів оброблення даних, зокрема моніторингу і збирання даних, розрахунку і прогнозу ключових аспектів та прогнозування коефіцієнтів продуктивності. Запропоновано побудову алгоритму прогнозування ефективності обслуговування центру оброблення даних на основі аналізу коефіцієнта транзакції, коефіцієнта використання машинних ресурсів і коефіцієнта продуктивності сервісу. Прогнозування коефіцієнтів ґрунтується на аналізі часових рядів, що використовувався для оцінювання часових рядів коефіцієнта транзакцій, методу радар-діаграми для розрахунку значення коефіцієнта застосування машинних ресурсів і середньозваженого методу оцінювання для розрахунку коефіцієнта продуктивності сервісу. Для прогнозування продуктивності запропоновано використати матрицю нечітких суджень з коефіцієнтом транзакцій і коефіцієнтом зайнятості ресурсу служби як вхідних значень. Указано, що коефіцієнт службових операцій подається нелінійними часовими рядами, і, отже, параметри часового ряду коефіцієнта мають бути передбачені теорією хаосу, а тому для розрахунку цього коефіцієнта можна застосувати процедуру розрахунку експоненти Ляпунова. Радарна діаграма демонструє оцінку коефіцієнта використання машинних ресурсів для загального сховища даних, мобільних сховищ, пам’яті обчислювальних можливостей і пропускної здатності мережі. Метод прогнозування ґрунтується на категорії нечітких наближень з використанням вхідних значень коефіцієнта транзакцій і динамічних змін коефіцієнта застосування машинних ресурсів

Enhanced thermopower of graphene films with oxygen plasma treatment

In this work, we show that the maximum thermopower of few layers graphene (FLG) films could be greatly enhanced up to ∼700 μV/K after oxygen plasma treatment. The electrical conductivities of these plasma treated FLG films remain high, for example, ∼104 S/m, which results in power factors as high as ∼4.5 x 10-3 W K-2 m-1. In comparison, the pristine FLG films show a maximum thermopower of ∼80 μV/K with an electrical conductivity of ∼5 x 104 S/m. The proposed mechanism is due to generation of local disordered carbon that opens the band gap. Measured thermopowers of single-layer graphene (SLG) films and reduced graphene oxide (rGO) films were in the range of -40 to 50 and -10 to 20 μV/K, respectively. However, such oxygen plasma treatment is not suitable for SLG and rGO films. The SLG films were easily destroyed during the treatment while the electrical conductivity of rGO films is too low, which makes FLG films unique for possible TE applications.Accepted versio