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。

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DOE提出综合能源系统协同研究的机遇与挑战

近日，美国能源部（DOE）发布《综合能源系统：协同研究机遇》报告指出，与传统独立能源系统相比，综合能源系统（HES）通过总体控制或物理方式集成多种能源生产、存储和/或转换技术，以实现节约成本、增强能效和环境效益。综合能源系统对美国经济脱碳、生产高价值产品（如氢气）、提高电网灵活性，以及扩大可再生能源技术的部署将发挥重要作用。但综合能源系统作为全新的能源系统形态，也为电力市场的设计、运营和监管，国家监管以及能源政策的设计和实施带来了挑战。

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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。

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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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