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。

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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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主流微服务全链路监控系统实战

APM 组件服务的影响应该做到足够小。服务调用埋点本身会带来性能损耗，这就需要调用跟踪的低损耗，实际中还会通过配置采样率的方式，选择一部分请求去分析请求路径。在一些高度优化过的服务，即使一点点损耗也会很容易察觉到，而且有可能迫使在线服务的部署团队不得不将跟踪系统关停。

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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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新基建新机遇：数据中心发展探讨

随着5G的部署和各类应用的发展，未来数据中心的类型和应用场景将会更加丰富。从投资量和网络内容供给侧等角度分析了数据中心的重要性，并对全球数据中心的规模、布局、投资、政策等进行了研究，指出未来数据中心的基建属性会越来越强，将给产业带来更多的创新发展动能。

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数据中心发展综述

分阶段回顾了数据中心行业十年来高速发展的历程，从整体增速、产业效益、算力情况等方面对数据中心行业的现状进行概述和分析，剖析了数据中心未来的八大发展趋势，并指出数网协同、云边协同、技术创新、低耗高效等将成为重点发展方向。

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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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智慧机场数据关键基础设施技术指南

为深入贯彻落实新发展理念，顺应新时代民航发展趋势，全面推进民航强国建设，加快民航高质量发展，在学研“新基建”相关政策文件的基础上，按照《中国民航四型机场建设行动纲要（2020-2035年）》和《四型机场建设导则》要求，制定《智慧机场数据关键基础设施技术指南》，主要用于指导国内各机场高效协同地利用云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术，避免烟囱式建设的重复投资，为数据共享和融合提供基础设施支撑，确保智慧机场理念落地。

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