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分布式系统互斥性与幂等性问题的分析与解决

分布式环境下的业务场景纷繁复杂,要解决互斥性和幂等性问题还需要结合当前系统架构、业务需求和未来演进综合考虑。Cerberus分布式锁和GTIS也会持续不断地迭代更新,提供更多的引擎选择、更高效可靠的实现方式、更简捷的接入流程,以期满足更复杂的使用场景和业务需求。

  • 2022-01-18
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银行分布式持久化存储系统方案设计

本技术方案适用于XX银行金融的分布式持久化存储系统建设,金融监管的要求,存储作为核心基础架构设施,需要保证高稳定性和高安全性,需要对数据一致性、灾备和恢复有严格的要求。指导银行业务部署容器云分布式存储业务,建设分布式数据中心与新技术融合发展,并可供相关行业参考。

  • 2022-01-18
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面向大数据处理应用的广域存算协同调度系统

以我国研发的高性能计算虚拟数据空间系统为基础,针对大数据处理应用如何统筹利用广域存储和计算资源的问题,设计并实现了一套面向大数据处理应用的广域存算协同调度系统。该系统可依据应用的计算特征和数据布局,通过存算协同、负载均衡、数据局部性感知等策略,在广域环境中协同调度应用数据和计算任务,统筹利用广域计算和存储资源,有效提升大数据处理应用的运行性能。在国家高性能计算环境中实际测试的结果表明,提出的调度方法可有效地支撑大数据处理应用,跨域目标协同识别、分子对接等典型应用的运行效率可提升3~4倍。

  • 2022-01-18
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人机物融合系统:概念、挑战与研究机遇

首先,回顾人机物融合系统的背景,介绍并澄清一些重要概念。其次,从系统工程角度探讨并提出建立人机物融合系统的科学基础所面临的重要挑战,包括:(1)复杂的异质性;(2)合适抽象的缺失;(3)大量异质黑盒子系统的动态集成;(4)复杂的功能、性能和服务质量方面的需求;(5)满足需求的人机物融合系统的设计、实现和运维。为应对以上挑战,建议从4个方面开展研究:(1)人机物融合系统的抽象与计算理论;(2)人机物融合系统体系架构的建模理论与方法;(3)模型性质的规约与验证;(4)人机物融合系统的软件定义方法与技术。最后,作为本信息物理融合系统专题的编辑按语,简要介绍专题收录的4篇文章。

  • 2022-01-18
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美国防空反导系统中雷达新技术发展及应用研究

经过多年发展,美国部署了遍布全球的预警探测装备。面对导弹技术的扩散、五代机的入役和高超声速武器等新威胁的出现,美军的防空反导系统面临着日益严重的威胁,长期以来难以解决的目标识别难题也更加严重。为进一步提升探测跟踪及目标识别能力,增强防空反导系统的作战能力,美国近年来从雷达新体制、新器件等多个方面,加大雷达新技术的研究力度。目前已开始将一些技术应用于雷达型号的研制与生产中。

  • 2022-01-18
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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。

  • 2022-01-18
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高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势,又能解决哪些问题,如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

  • 2022-01-18
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基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述:首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术,如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等,由于识别目标种类繁多,基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈;接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法,采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆,可大幅度提升自动驾驶算法的性能;最后总结全文,并展望了未来的研究方向,即整合传统特征和深度学习特征,进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

  • 2022-01-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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