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apachespark中文实战攻略-上：让你的数据处理更简单

Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年多，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和 Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如PySpark等模块均是建立在两者之上。Spark3.0新增 了太多的功能，无法一一列举，下图是其中24个相对来说比较重要的新功能，下文将会围绕这些进 行简单介绍

  • 2022-01-10
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apachespark中文实战攻略-下：让你的数据处理更简单

Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年多，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和 Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如PySpark等模块均是建立在两者之上。Spark3.0新增 了太多的功能，无法一一列举，下图是其中24个相对来说比较重要的新功能，下文将会围绕这些进 行简单介绍

  • 2022-01-10
  • 阅读143
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人工智能在测井地层评价中的应用现状及前景

测井是求取储层物性参数？发现与评价油气藏？预测油气储量的重要手段？测井技术更新换代？测井技术种类发展多样化？测井数据管理方式多元化等多重因素导致测井信息具有测量种类多？数据量大和多源异构等大数据特征？人工智能技术的快速发展为解决测井地层评价中的多解性？不确定性等难题提供了新的思路和方法,“测井+人工智能”也是一个亟待探索的新领域？在系统回顾人工智能在测井领域的研究现状和进展基础上,重点讨论了有监督机器学习和半监督机器学习？神经网络和深度学习等人工智能技术在测井曲线重构？岩相预测和物性参数计算等测井地层评价中的应用？受样本数量有限？处理流程不完善和自我调节能力较差等因素制约,人工智能在流体研究？储层综合评价等测井领域具有较大的发展空间和广阔的应用前景？

  • 2022-01-08
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ADAS系统中的动态目标感知策略

ADAS系统中重要的输入源来自于目标感知系统，其功能是感知车辆周围动态环境，并基于数据为环境建立可靠和详细的描述，以便为决策控制端提供准确地环境数据输入。为了确保感知系统对于ADAS系统要求的不同种类的动态目标类型（包含但不仅限于行人、骑行者、不同种类的轿车、卡车、货车）及静态目标类型（包含路面、车道线、路沿、护栏、交通标示和信号灯）的准确识别及输出，需要建立相应较高鲁棒性的感知融合算法。前文就静态目标视觉感知算法进行了相关分析研究，本文将就动态目标视觉感知算法进行相关讨论分析。

  • 2022-01-10
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基于激光雷达的3D实时车辆跟踪

3D多目标跟踪算法是智能车辆感知算法的重要组成部分，现有跟踪算法多与检测算法耦合以提高精度，导致算法实时性不足。针对此问题，本文中提出一种基于激光雷达的3D实时车辆跟踪算法。首先，对于激光雷达检测结果杂波较少的工况，提出结构精简的双波门GNN关联算法，有效提升其关联速度及精度；其次，优化关联向量与关联距离，既保证了算法的普适性，又提升其跟踪精度；最后，针对3D目标运动情况使用3D IMM？KF算法解决了3D机动目标的跟踪问题。基于公开数据集KITTI，本文算法在获得266.1 FPS跟踪速度的前提下可实现81.55%的MOTA精度；基于自研无人车平台进行面对遮挡工况的验证，结果表明本算法具有良好的目标跟踪及关联性能。

  • 2022-01-08
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基于PU技术的汽车座椅异响诊断与3D声强可视化研究

随着对更安静车辆需求的不断增长，在车舱内部的声学改进上面临了新的重大挑战。传统动力系统声音掩蔽效应的缺失，使得乘客暴露在各种新的噪音中。尤其是随着电动汽车的出现，防止吱嘎和咔嗒 （Squeak & Rattle，简称 S&R） 噪音问题成为一项基本要求。

  • 2022-01-08
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5G核心网：模拟环境搭建与网元通信关系还原

在深入研究5G核心网业务层面的安全问题之前，首先需要了解5G核心网中的经典业务场景。鉴于此，笔者利用从核心网模拟环境中获取的数据，将其中经典业务场景的网元业务关系图进行了复现，复现结果展示了基站连接、UE注册、PDU会话建立三种场景中都有哪些网元之间进行了通信。

  • 2022-01-10
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关于5G需要了解这些关键技术

作为新一代移动通信技术，5G为我们带来了更高的数据速率与更低的延迟，甚至比4G快了100倍。在满足移动超高清视频、AR/VR等大流量应用的同时，更将开启万物互联、深度融合的发展新阶段。如果说3G提升了速度，4G改变了生活，那么5G则是改变社会。在大规模商用到来之前，这些5G关键技术你真的了解吗？

  • 2022-01-10
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