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人工智能提高数据中心的可用性和效率

在数据中心设施内部,有越来越多的传感器收集来自包括电源备份(UPS)、配电装置、开关设备和冷水机组在内的设备的数据。关于这些设备及其环境的数据由机器学习算法进行解读,这些算法深度分析性能和容量,并确定适当的响应,例如更改设置或者发送警报等。随着条件的变化,机器学习系统从变化中学习——它实际上是被训练为自我调整,而不是依赖于具体的编程指令来执行其任务。

  • 2022-01-18
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人工智能数据中心研究

通过对信息化与数字化技术的演进趋势、人工智能产业对数据中心的需求以及新基建相关政策进行分析,揭示了人工智能数据中心诞生的必然性,并给出人工智能数据中心的定义。在此基础上,提出数字化转型时代背景下,人工智能数据中心面临的机遇与挑战,并阐述了其作为新基建核心充分发挥作用的关键技术。

  • 2022-01-18
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深度解析5G与未来天线技术

按照业界的定义,天线是一种变换器,它把传输线上传播的导行波变换成在无界媒介(通常是自由空间)中传播的电磁波,或者进行相反的变换,也就是发射或接收电磁波。通俗点说,无论是基站还是移动终端,天线都是充当发射信号和接收信号的中间件。

  • 2022-01-18
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未来空基情报、监视与侦察系统对多域作战的支持

在过去的17年里,美国陆军情报界一直重点关注伊拉克和阿富汗的反恐和反叛乱行动。然而,有关全新作战环境的研究却给陆军呈现了一个充满争议和混乱无序的未来景象。敌人正在发展有助于削弱关键能力(如陆地、太空、网络空间和电磁频谱拒止能力)的手段,以谋求政治和军事优势。而在全新作战环境中所运用的战法使美军长期以来形成的优势转化为潜在弱点。其结果是,美国的相对军事优势和对竞争对手发动决定性打击的能力已被削弱,而空基情报、监视与侦察装备由于性能不足,已使美军无法与竞争对手相抗衡。陆军作为联合部队的重要组成部分,将通过实施多域作战,来获取竞争优势,并瓦解敌人的反介入和区域拒止能力。

  • 2022-01-18
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持续感知系统在边缘计算的应用

随着边缘计算技术的兴起,各种各样的感知系统给人类带来了便捷高效的生活。以日常使用的手机为例,工程师为其置入了各种各样的传感器,并通过运行其上的机器学习算法,部署了很多便捷的功能。例如,很多手机正面有一个光学传感器,当监测到使用者抬起手机时,系统通过智能算法做出判断并自动亮屏。大部分手机还配备了麦克风和智能语音助手,用户可以通过语音指令解锁手机或者下达各种任务。除此之外,很多手机配备了磁力传感器,据此来获得手机姿态来自动调整屏幕方向。

  • 2022-01-18
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网易有数机器学习平台批调度与k8s调度系统的深度解析

近几年来,AI和大数据异常火热,伴随着AI经常出现的一个词就是机器学习平台,作为一个机器学习平台,平台提供训练所需要的硬件资源,平台支持使用tfjob分布式训练任务训练模型,由于平台部署在私有集群,所以集群内项目的资源是有限的,在项目初期,项目训练任务不多的时候,每个任务都能获取足够的资源进行训练。

  • 2022-01-18
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多无人系统中的协同控制问题研究

近年来,陆、海、空、天等领域对无人系统的需求与日俱增。随着人工智能技术以及智能控制理论研究的不断发展,无人系统智能自主控制的创新研究出现在人类视野范围内。基于“制造强国”的战略目标,无人系统已成为社会重点研究对象,而多无人系统中的协同控制问题无疑是未来无人系统发展的核心研究内容之一。

  • 2022-01-18
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智能化战争与无人系统技术的发展

本文对军事领域无人系统技术的发展现状进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先分析未来战争的发展趋势,指出未来战争将是智能化战争,并且无人系统是未来战争的主力军。随后通过列举美国在军用无人系统技术领域的发展现状,说明美国正在分布式、多域作战概念牵引下大力推动无人系统智能化技术的发展。最后从无人平台的智能化、武器系统的智能化及作战运筹的智能化三个方面对无人系统技术在未来智能化战争中的应用给出建议。综述表明,智能化协同的无人系统集群作战是未来战争的主要形态,人工智能、分布式是当前以及未来一段时间内无人系统技术的研究热点。

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2026 ETF市场发展与投资者趋势白皮书

中国指数化投资正站在一个历史性节点上。2025年,境内ETF市场规模先后突破4万亿元、5万亿元、6万亿元三道关口。截至2025年底,境内ETF总规模达6.02万亿元,超越日本跃升为亚洲第一大ETF市场1。中长期资金持续加速入市,机构投资者持仓占比不断提升,市场结构日趋成熟,这 一系列变化折射出居民财富管理需求的深刻转变。

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