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基于GitHub的ICT相关领域发展趋势的分析

一定规模的用户对某类项目的关注度是评价该类项目所属行业发展趋势的重要参数之一，是行业发展趋势研究的数据基础。针对当前研究对象数据源获取的局限性问题，设计并实现了一个数据获取与分析系统。该系统可以根据关键词获取GitHub上指定行业的项目数据，以项目数量、关键项目的星标数量、复刻数量和提问数量为依据对项目数量和关注度的变化进行多维度分析，利用百度ECharts实现数据可视化，为研究行业发展的整体趋势提供参考。

  • 2022-01-18
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基于相变冷却技术的数据中心新型制冷方案研究

从基础理论出发，构建出一套从机柜到室外环境的相变换热制冷循环系统，使用制冷剂气泵、制冷剂液泵、蒸发冷凝及重力热管等技术，高效地将服务器散发的热量搬运到室外环境中，整个过程没有中间换热环节，将蒸发温度和冷凝温度的差值做到最小。试验测试结果表明，在全国核心城市数据中心应用此套制冷方案，全年平均能效比达到20以上。同时，该系统还具有峰值能效高、适用性、兼容性等优势，进一步降低数据中心的建设和运行成本。

  • 2022-01-18
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低空无人机应用发展关键基础设施

近年来低空空域开放脚步加快，低空无人机应用迅速多样化，目前无人机已经广泛应用于测绘遥感、国土资源调查、生态环境监测、应急救援、农林植保、电力线巡检、城市安防等人类生活的方方面面。随着科技与政策的继续深化发展完善，在自动化、智能化等技术加持下的无人机必将更加深度地影响人类生活，尤其是在智能交通领域方面。

  • 2022-01-18
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为何全视觉方案无法实现真正的自动驾驶

当前，主流的自动驾驶Tier1和主机厂都趋向于设计更加先进的传感器架构将传感器的探测能力提升到最大值。其中，不乏有类似特斯拉、小鹏这样趋向于推进视觉感知架构设计的主机厂，也不乏有类似博世、大陆这类传统趋向于推进雷达感知为主的供应商。也有在传感器架构中趋向于设计全传感冗余方案的主机厂，如蔚来、waymo、百度等不差钱的主机厂。从量产的角度出发，我们在设计传感架构时更多的是追求所谓的性价比，也即用最少的传感器设计最优的系统架构。

  • 2022-01-18
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高精地图在无人驾驶中的应用

传统电子地图是对路网的一种抽象：都将路网抽象成有向图的形式——图的顶点代表路口，边代表路口与路口的连接。路名、地标以及道路骨架信息都可以被抽象成存储于这些有向图顶点或边中的属性。这种抽象的地图表征形式能很好地适应人类驾驶员需求，其原因在于人类生来就有很强的视觉识别及逻辑分析能力。在驾驶过程中，人类驾驶员一般都能有效判别如下信息：识别路面及路面标示线，确定自己在路面的大致位置，寻找并辨认路标等。参照辨识出的信息，结合当前GPS（一般精度在5-10米）在当前电子地图中的位置，人类驾驶员便大致知道自己在实际路网中的位置，并计划下一步如何驾驶。

  • 2022-01-18
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基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

本文是无人驾驶技术系列的第三篇，着重介绍基于计算机视觉的无人驾驶感知系统。在现有的无人驾驶系统中，LiDAR是当仁不让的感知主角。但是由于LiDAR的成本高等因素，业界有许多是否可以使用成本较低的摄像头去承担更多感知任务的讨论。本文探索了基于计算机视觉的无人驾驶感知方案。首先，验证一个方案是否可行需要一个标准的测试方法，我们介绍了广泛被使用的无人驾驶视觉感知数据集KITTI。然后，我们讨论了在无人驾驶场景中使用到的具体计算机视觉技术，包括Optical Flow和立体视觉、物体的识别和跟踪以及视觉里程计算法。

  • 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。

  • 2022-01-17
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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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