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基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统

机器人操作系统(ROS)是一个强大而灵活的机器人编程框架,是一种基于消息传递通信的分布式多进程框架,有很多知名的机器人开源函数库,例如基于 Quaternion 的坐标转换、3D 点云处理、定位算法、各类 SLAM 等。开发者可以根据应用功能把软件分为多个模块或节点(Node),各模块只是负责读取和分发消息,模块间通过消息关联。

  • 2022-01-17
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基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台

本文着重介绍基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台。无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试来保证的。无人驾驶系统是一个复杂的系统工程,在它的整个研发流程中,测试工作至关重要同时也繁重复杂。显然将全部测试工作都集中在真车上进行是一种成本异常高昂且安全系数非常低的方案。通过综合考虑测试中各种可能发生的正常或异常状况,软件模拟成为了面向无人驾驶系统的更安全且更经济有效的替代测试手段。

  • 2022-01-17
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美团即时物流的分布式系统架构设计

即时物流看似简单,表面看仅仅是物流最原始的配送模式,即:点对点配送。但是,在互联网成为基础设施的今天,大数据、云计算、物联网等先进技术都在即时物流配送体系中得到应用,数据驱动,智能调拨已经成为即时物流的核心竞争力。我在一篇:王继祥:即时配送是否会推动现代物流与供应链体系变革?中提出:如果即时物流与上游的传统物流体系和智慧供应链对接,将打通传统物流配送最难的末端网络,推动智慧供应链向智慧供应网变革,即时物流的小趋势将推动智慧物流大趋势发展。美团即时物流系统在国内居于领先地位,美团的即时物流的大脑是如何建设的?今天向大家推荐一篇美团资深技术专家宋斌的文章,供大家参考。

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一文看懂分布式系统的基本盘

互联网时代的到来,使得我们需要解决的问题规模越来越大,以至于单机的 Capacity 增长速度难以满足需要。这里的 Capacity 可能是计算资源(CPU、内存),存储资源(硬盘),甚至是网络资源(网络 IO)。分布式系统通过在软件层面上协调多个终端共同工作来提供服务,以满足对 Capacity 的需求。其本质上和操作系统、虚拟机等技术的作用一样,都是使用软件对上层屏蔽下层的细节。

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DMLC深盟分布式深度机器学习开源平台解析

随着互联网业务的飞速发展,大数据场景下的数据挖掘、算法模型,为业务发展提供精准的个性化能力,在这个过程中,ML Infrastructure再度被人提起,以支持数以千亿计的个性化请求。其中,分布式存储在ML Infrastructure充当十分重要的角色,并且在不同场景中,为保证ML Infrasturecture的顺畅运行,面临不同挑战。

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通信系统优化对分布式机器学习系统性能提升的分析

随着人工智能技术的迅猛发展,分布式机器学习系统的应用不断加速,对该系统性能提升的研究愈发紧迫。聚焦用于分布式机器学习的通信系统对整体系统性能提升的重大影响,从机器学习计算的独特性及分布式系统性能现有分析理论的局限性入手,对理论和工程实现两个维度深度分析了通信系统优化对于分布式机器学习系统实现线性乃至超线性加速的可行性,提出了影响分布式机器学习系统性能提升最为关键的三个通信系统优化核心要素,并对机器学习分布式系统中的通信优化理论及未来实践方向作出了展望。

  • 2022-01-17
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混煤掺烧全程动态优化系统的创新与应用

国电谏壁发电厂为大型燃煤火力发电企业,现有2×1000兆瓦、6×330兆瓦燃煤机组锅炉。自2011年底以来,国电谏壁发电厂与华中科技大学基于《大型电站锅炉混煤燃烧理论方法及全过程优化技术》共同开发应用。通过该成果的应用提高了燃料生产管理信息化和科技化水平,拓宽锅炉煤种适应性范围(4000-6000大卡,硫份0.1%-3.8%,挥发份20%-48%范围内各种煤),并从国电谏壁发电厂现有SIS系统中采集相关燃料生产数据,实现数据及时准确,从而实时监视原煤仓中多煤种的分界面,对煤种的燃烧误差时间小于5分钟,降低煤粉燃烧的NOx,SOx排放量(单元机组年最大可降低10%),在经济氧量运行下,降低发电煤耗1克/千瓦时左右,降低锅炉的结渣、沾污和积灰,充分利用高热值煤,使煤的发热量、灰分及矿物质含量保持稳定,降低机组发电煤耗,同时实现露天煤场、干煤棚管理数字化。

  • 2022-01-17
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基于随机森林回归的火电机组供电煤耗遗传优化模型

火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制。

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中国定制客运发展报告(2024)

随着我国道路客运行业转型升级的深入推进,班车客运定制服务(以下简称定制客运)发展模式和路径日益清晰。定制客运线路规模持续扩张,服务广度与深度显著提升,涌现出一批特色服务品牌,展现了强劲的发展韧性与创新活力,有力地满足了人民群众优质便捷的出行需求。

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中国分布式光伏韧性发展路径:2026与2027年展望报告

落基山研究所(Rocky MountainInstitute,RMI)成立于1982年,是一家立足市场、独立运作的专业智库,致力于通过经济可行的市场化解决方案推动全球能源转型,构建繁荣、韧性、清洁的低碳未来。落基山研究所与企业、政策制定者、科研机构、创业者及跨领域伙伴广泛协作,推动战略性投资,以扩大清洁能源解决方案的规模化部署、减少能源浪费、并提升可负担清洁能源的可及性,在保障能源安全和经济效益的同时,携手共创可持续的美好愿景。目前,落基山研究所的研究和实践已覆盖全球50余个国家和地区。

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中国用户侧储能发展报告2025(摘要)

根据寻熵研究院基于公开项目信息的追踪统计,2025年1-10月,我国用户侧储能项目的新增并网项目超1600个,装机规模5.6GW/12.4GWh,项目数量和装机规模同比分别增长26%和86%。2025年用户侧储能单月平均新增并网规模已经超过1GWh。

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“十四五”期间“双一流”建设成效分析报告

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