大数据和人工智能行业研究浅析

大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。

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汽车HMI交互体验及设计方法浅析

众多分析指出，触控屏幕的交互是现阶段智能座舱人机自然交互的主流形式，同时语音交互和传统按键交互也是比较重要的交互方式。很多座舱原有的需要通过物理按键来完成人机交互过程的功能，现在智能大屏上都可以实现操作。功能设置更加集中，识别区域更加明确，是触屏交互的两大特点。

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人工智能技术在火电领域的应用研究

为了应对新一轮的科技革命与产业变革，加快转变我国经济发展方式，国务院在2015年发布了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领《中国制造2025》，强调加强信息化与工业化的深度融合，加快智能制造、智慧工厂的建设。电力是驱动工农业生产和社会生活的动力源，人工智能是未来智能电厂的核心部分，将其应用到电力系统中，不仅是电力系统发展的必然选择，也是能源电力转型的重要战略支撑。

2022-01-17
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Ceph分布式存储系统优化分析

Ceph支持多种存储访问接口，现有的多种性能测试工具都可用于Ceph的性能测试，如测试块接口性能的fio，iometer等；测试CephFS接口的filebench，fio等；测试对象接口的cosbench等。Ceph有专用的基准测试集CBT，其包含radosbench，librbdfio，kvmrbdfio和rbdfio。radosbench基准测试使用ceph common软件包附带的rados二进制文件，通过对象接口来访问Ceph集群。剩下的3个工具都是测试块存储性能的。

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如何从系统层面优化深度学习计算？

在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习已经被证明是非常有效的，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而，深度学习对于计算能力有着很大的依赖，除了改变模型和算法，是否可以从系统的层面来优化深度学习计算，进而改善计算资源的使用效率？本文中，来自微软亚洲研究院异构计算组资深研究员伍鸣与大家分享他对深度学习计算优化的一些看法。

2022-01-17
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分布式数据库技术及发展趋势研究

数据库是高效组织、存储、管理数据的软件，是构建信息世界的基础工具。从第一款商业化关系数据库诞生开始，数据库管理系统已经走过40多年的历史，在发展过程中分化为面向事务处理和面向分析决策的数据库，在商业产品之外，诞生了开源的数据库，并逐渐成为一个主流方向。数据库管理系统起初都是单机形式，主要服务于银行、航空公司、宇航局等大型企业，2000年后随着在线业务的蓬勃发展，很多系统都面临处理高并发、大数据量、超高峰值等挑战，数据库开始了分布式之旅来应对这些挑战，这条路先从分析场景开始，然后扩展到事务处理领域。这两者面临的难度截然不同，分布式分析数据库主要解决海量数据的存储、查询分析的需求，主要是应对扩展性、高可用等挑战；而分布式事务数据库主要解决分布式事务的问题。

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光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用

无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术，而这些技术都离不开光学雷达（LiDAR）。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理，包括如何通过激光扫描出点云；然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用，包括地图绘制、定位以及障碍物检测；最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战，包括外部环境干扰、数据量大、成本高等问题。

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基于关系数据库的自定义工作流模型在OA系统中的研究与实现

基于关系数据库的自定义工作流模型在OA系统中的研究与实现基于关系数据库的自定义工作流模型在OA系统中的研究与实现

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

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讲透一个强大算法模型，LSTM

LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力；结构更灵活，预测更准确，解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型，XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。

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今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。