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面向大数据处理应用的广域存算协同调度系统

以我国研发的高性能计算虚拟数据空间系统为基础,针对大数据处理应用如何统筹利用广域存储和计算资源的问题,设计并实现了一套面向大数据处理应用的广域存算协同调度系统。该系统可依据应用的计算特征和数据布局,通过存算协同、负载均衡、数据局部性感知等策略,在广域环境中协同调度应用数据和计算任务,统筹利用广域计算和存储资源,有效提升大数据处理应用的运行性能。在国家高性能计算环境中实际测试的结果表明,提出的调度方法可有效地支撑大数据处理应用,跨域目标协同识别、分子对接等典型应用的运行效率可提升3~4倍。

  • 2022-01-18
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人机物融合系统:概念、挑战与研究机遇

首先,回顾人机物融合系统的背景,介绍并澄清一些重要概念。其次,从系统工程角度探讨并提出建立人机物融合系统的科学基础所面临的重要挑战,包括:(1)复杂的异质性;(2)合适抽象的缺失;(3)大量异质黑盒子系统的动态集成;(4)复杂的功能、性能和服务质量方面的需求;(5)满足需求的人机物融合系统的设计、实现和运维。为应对以上挑战,建议从4个方面开展研究:(1)人机物融合系统的抽象与计算理论;(2)人机物融合系统体系架构的建模理论与方法;(3)模型性质的规约与验证;(4)人机物融合系统的软件定义方法与技术。最后,作为本信息物理融合系统专题的编辑按语,简要介绍专题收录的4篇文章。

  • 2022-01-18
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基于大数据的军事情报分析与服务系统架构研究

针对大数据时代带来的变革与挑战,开展面向军事领域的情报分析与服务系统架构研究和设计。提出了基于大数据的军事领域情报分析与服务系统的通用体系架构和运行模式设计,并对系统架构的关键技术进行了探索分析。应用大数据技术,对于提高信息化军事情报处理和决策支持能力具有重要意义。

  • 2022-01-18
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美国防空反导系统中雷达新技术发展及应用研究

经过多年发展,美国部署了遍布全球的预警探测装备。面对导弹技术的扩散、五代机的入役和高超声速武器等新威胁的出现,美军的防空反导系统面临着日益严重的威胁,长期以来难以解决的目标识别难题也更加严重。为进一步提升探测跟踪及目标识别能力,增强防空反导系统的作战能力,美国近年来从雷达新体制、新器件等多个方面,加大雷达新技术的研究力度。目前已开始将一些技术应用于雷达型号的研制与生产中。

  • 2022-01-18
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人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析

本文以自动驾驶系统为代表的汽车智能化技术将对汽车产业生态变革产生重大影响。首先,分析了自动驾驶技术发展路线、发展现状及人工智能(Artificial Intelligence,AI)的应用领域,指出 AI 在自动驾驶应用中面临的挑战。然后,提出一种基于 AI 的车云协同自动驾驶系统架构,分析了基于 AI 的智能驾驶终端软硬件架构与基于大数据的自动驾驶云端空间架构;结合车端与云端的 AI 集成应用问题、信息数据交互方法与车云协同技术,讨论了人工智能在自动驾驶系统的主要应用。

  • 2022-01-18
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DOE提出综合能源系统协同研究的机遇与挑战

近日,美国能源部(DOE)发布《综合能源系统:协同研究机遇》报告指出,与传统独立能源系统相比,综合能源系统(HES)通过总体控制或物理方式集成多种能源生产、存储和/或转换技术,以实现节约成本、增强能效和环境效益。综合能源系统对美国经济脱碳、生产高价值产品(如氢气)、提高电网灵活性,以及扩大可再生能源技术的部署将发挥重要作用。但综合能源系统作为全新的能源系统形态,也为电力市场的设计、运营和监管,国家监管以及能源政策的设计和实施带来了挑战。

  • 2022-01-18
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为何全视觉方案无法实现真正的自动驾驶

当前,主流的自动驾驶Tier1和主机厂都趋向于设计更加先进的传感器架构将传感器的探测能力提升到最大值。其中,不乏有类似特斯拉、小鹏这样趋向于推进视觉感知架构设计的主机厂,也不乏有类似博世、大陆这类传统趋向于推进雷达感知为主的供应商。也有在传感器架构中趋向于设计全传感冗余方案的主机厂,如蔚来、waymo、百度等不差钱的主机厂。从量产的角度出发,我们在设计传感架构时更多的是追求所谓的性价比,也即用最少的传感器设计最优的系统架构。

  • 2022-01-18
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高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势,又能解决哪些问题,如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

  • 2022-01-18
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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