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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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数据中心能效优化策略研究

数据中心数量及规模的增长使得数据中心能耗问题愈发凸显，多国政府针对数据中心能耗问题制定了相应的政策、法规，以促进数据中心节能。对数据中心能耗构成及能效指标进行了研究，从供配电系统、制冷系统及IT设备3个方面对数据中心能效影响因素进行了分析，然后对当前主流的数据中心能效优化策略进行了总结；在此基础上，提出了数据中心即服务的能效优化策略，该能效优化策略充分考察了数据中心服务性能和能耗的匹配性，能够有效实现数据中心全局能效优化。

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边缘数据中心关键技术及发展趋势

5G无疑是近年来最热门的话题之一，它不仅将会催生新型业态，也会为工业互联网的发展带来更大的动力。从国家到地方，对工业互联网均给予了极高的关注度，其发展可谓如火如荼。任何通信新技术的发展，均无法离开基础设施的支持。人工智能、云计算、大数据的发展离不开网络和数据中心，5G和工业互联网的发展也离不开数据中心，甚至对数据中心的依赖程度会更高。一般而言，业界对数据中心的认识只是一个信息基础设施，且仅为通信和互联网公司所用。工业领域的数据中心主要用来满足日常的生产需求，规模小、等级低且能效差，几乎不会有冗余的配置，通常只能称之为机房，急需规范和改造。随着边缘数据中心概念的出现，此领域逐渐引起人们更大的关注。

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数据中心暖通系统建设交付关键路径分析

自2020年以来，国家部委、地方政府委办局密集出台了大量关于建设绿色数据中心降低数据中心PUE的政策性文件。北京、上海、广州等核心城市要求新建数据中心 PUE控制在1.3以下，但目前大量数据中心的PUE在1.5以上，与政府要求差距较大。数据中心除去IT设备用电外，暖通系统耗电量占比最高，约占建筑总用电量的35%以上，从如何优化暖通系统建设交付的关键路径角度出发进行相关研究，将有利于大型低PUE数据中心快速投产，满足当下的政策要求。

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