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相控阵雷达为何如此先进

雷达探测目标距离的原理:雷达波从发射到从目标返回的总时间,乘上光速,等于目标距离的两倍。 传统雷达依靠360度旋转来扫描目标,而相控阵雷达与它的区别是,绝大多数相控阵雷达都是不动的,既然不动,那它又是如何扫描不同方向的呢? 答案是,相控阵雷达不是“一个雷达”,本质上,它是很多个“传统雷达”的共同体。

  • 2021-08-11
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中国保险科技报告:大数据、人工智能、区块链的行业落地

正如人们所见,当大数据、人工智能、区块链技术渗透到保险之后,整个行业发生了变化。虽然这些技术无法在一夜之间颠覆保险业,但是新产品与新服务的出现方便了人们。一些新兴技术服务公司也在2015年左右出现,并且获得资本的肯定。虽然由于法规要求,相较传统保险公司,在保险产品的生产方面互联网保险公司与保险技术服务类公司不具备优势。但它们凭借自己的技术能力打通保险公司与用户之间的隔阂,寻找自己的生存之道。同时,传统保险公司和互联网保险公司也加大对于科技的投入。亿欧智库希望通过本次研究来探究保险行业的发展过往、业态特点,以及前沿科技中大数据、人工智能、区块链三项技术在保险行业的具体落地情况,并且对未来行业的发展做出展望。

  • 2021-06-29
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2-金浩-3-FFA2019分论坛开源大数据-金浩

流处理的基准测试存在的问题 1测试集不能反映真实的应用场景 1集群测试的负载不够大 到度量指标只适用少部分计算场景 测试集基于代码的方式,用户学习成本较高 TPC-DS:作为大数据批处理领域最流行基准测试之一,模拟了数据仓库,反应真实的应用场景

  • 2021-06-29
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5Deep dive into Pyflink & integration with Zeppelin

01 Zeppelin对PyFlink的支持 Support of PyFink in Zeppelin 02 PyFlink社区 状态 The Community Status of PyFlink 03 PyFlink核心技术剖析 Analysis of PyFlink core technology 04 PyFlink经典 案例 The classic use case of PyFlink

  • 2021-06-29
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1李锐&王刚-Apache Flink与Apache Hive的集成

统一的Catalog接口 Unified Catalog API 提供基于内存的和可持久和的Catalog实现 Provide both in- memoryandpersistent catalog implementations 支持与Hive的互操作: Inter opera bility with Hive: 访问Hive元数据 Access to Hive metadata 读写Hive表 Re ad/write Hive ta bles 支持Flink作为Hive的引擎(长期目标) Add Flink as a Hive execution engine (long- term plan)

  • 2021-06-29
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2王金海-3-.pptx趣头条基于Flink+ClickHouse构建实时数据平台

业务场景与现状分析 Flink-to-Hive小时级场景 Flink-to- ClickHouse秒级场景 未来发展与思考

  • 2021-06-29
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3袁尤军-3-FFA2019分论坛开源大数据-袁尤军291020_对外终稿

1,处理时间,事件事件,Watermark Process ingTime, EventTime, Watermark 2,固定\滑动\会话窗口,Row\Range Over Tumble, Hop, Ses sion, Row\Range Over Windows 3,支持File, MQTT, Kafka数据源和目的地 Support File, MOTT, Kafka as sourceandsink 4,检查点、故障恢复. Checkpointingandrecovering

  • 2021-06-29
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4申毅杰-基于Pulsar和Flink进行批流一一体的弹性数据处理

●云原生架构的兼容性 Companble wih cbud nate ardiciue ●多租户管理 Mus-senant managemant ●扩展性 Salsbay ●数据存储组织的复杂度 Compleityina mus-aysem acherecure ●多系统存储维护开销 Maimenance晶Wd 2 pronsioning ●数据可见性问题 sbilty of danta

  • 2021-06-29
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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