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AI风险发现中的十种方法
除了聊天机器人或个性化建议的喧嚣之外，人工智能预测和消除风险的强大能力正在组织中获得发展动力。随着大量数据的激增和监管的收紧，传统的风险评估工具在重压下变得举步维艰。 在这样的背景下，利用人工智能的风险管理能力可确保遵守不断变化的法规并积极应对不可预见的...
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超越BEVFormer！CR3DT：RV融合助力3D检测&跟踪新SOTA（ETH）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 本文介绍了一种用于3D目标检测和多目标跟踪的相机-毫米波雷达融合方法（CR3DT）。基于激光雷达的方法已经为这一领域奠定了一个高标准，但是其高算力、高成本的缺陷制约了...
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后台管理系统采集插件的应用与探索
在当今这个数据驱动的时代，后台管理系统扮演着至关重要的角色。它不仅是企业日常运营的核心，更是数据采集、处理和分析的枢纽。而“后台管理系统采集插件”作为这一体系中的关键组件，其重要性不言而喻。本文将深入探讨后台管理系统采集插件的作用、应用场景以及未来发展趋势...
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Gen AI对下一代交通领域的影响
下一代交通依赖于电子、可持续性和体验作为其设计的核心，Gen AI对设想的下一代交通生态系统的每种模式都有影响。市场有五个特定的重点领域：EV(电动汽车 、AV(自动驾驶汽车 、Micro mobility(第一英里连接 、Hyperloops(超高...
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如何将AI应用到云管理和运营中
AI正在成为云管理和运营的游戏规则改变者，然而，在AI和云计算方面，没有立竿见影的满足感，企业需要一个适当的战略来打破炒作，真正从这项新兴技术中受益。 如果你对采用AI来改进云管理实践感兴趣，请更详细地查看以下四个阶段： 进行评估 定义目标和关键绩效...
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基于TableStore/MaxCompute的数据采集分析系统介绍
摘要 在互联网高度发达的今天，ipad、手机等智能终端设备随处可见，运行在其中的APP、网站也非常多，如何采集终端数据进行分析，提升软件的品质非常重要，例如PV/UV统计、用户行为数据统计与分析等。虽然场景简单，但是数据量大，对系统的吞吐量、实时性、分析...
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vivo服务端监控架构设计与实践
一、业务背景 当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。 当核心业务出现了问题影响用户体验，开发人员没有及时发现，发现问题时已经为时已晚，又或者当服务器的...
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监控数据从哪来？（入门篇）
本文作者：AIOps智能运维 作者简介 运小羴 百度云高级研发工程师 负责百度云Noah智能监控产品数据采集子系统相关研发工作，在分布式监控系统架构、服务器客户端研发等方向有着较为广泛的实践经验。 干货概览 在百度云Noah智能...
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基于TableStore的数据采集分析系统介绍
摘要 在互联网高度发达的今天，ipad、手机等智能终端设备随处可见，运行在其中的APP、网站也非常多，如何采集终端数据进行分析，提升软件的品质非常重要，例如PV/UV统计、用户行为数据统计与分析等。虽然场景简单，但是数据量大，对系统的吞吐量、实时性、分析...
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数据采集组件：Flume基础用法和Kafka集成
一、Flume简介 1、基础描述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 特点：分布式、高可用、基于流式架构，通常用来收集、聚合、...
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数据采集、归档、报表
数据采集、归档、报表 数据生产和消费 如何采集 周期和订阅 采集方式： 块数据读取 网络设备： 端口状态 实时流量 设备运行状态 SNMP： 数据归档： 变量管理： 报表服务来源于：历史数据归档的数据访问。 数据整合到大的历史数据归档。 单...