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在未来，分布式数据库的架构将更加多样化，以适应不同企业的特定需求，并且很可能结合上这两年较热门的AI技术，加上各种分布式处理，让数据库性能和稳定性更上一层楼。
2.物联网作为一张“基础设施网”，它的广度，几乎直接决定了从现实世界中实现数据获取的广度，以及AI等技术能够反作用于我们生活的广度，“现实世界信息-物联网设备采集-数据清洗-ML等算法训练-模型反作用于现实世界”。
2.物联网作为一张“基础设施网”，它的广度，几乎直接决定了从现实世界中实现数据获取的广度，以及AI等技术能够反作用于我们生活的广度，“现实世界信息-物联网设备采集-数据清洗-ML等算法训练-模型反作用于现实世界”。
《重大领域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大学中国科教战略研究院发布）认为当前以大数据、深度学习和算力为基础的人工智能在语音识别、人脸识别等以模式识别为特点的技术应用上已较为成熟，但对于需要专家知识、逻辑推理或领域迁移的复杂性任务，人工智能系统的能力还远远不足。
凸优化，最优化理论，移动边缘计算(mobile edge computing)系统架构，欢迎大神前辈继续补充
根据前面分析，在车模方向控制中，就不再加入积分控制量。 如果继续增加微分量的比例，对于三轮车方向控制效果会如何能？ 下图显示，对于微分量继续增加，车模方向控制中的震荡就会越小。这是否意味着微分系数 越大越好？
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
端到端的编码器这种方法其生产出来的是非标的视频压缩二进制流，属于较为前沿的研究方向，目前各大视频编码标准组织暂时还未针对AI编码器制定标准。我们需要对这几种方法进行研究，将不同的方法组合成工具集，根据用户的终端设备以及时延要求等，进行搭配组合。
【HarmonyOS NEXT开发】如何设置水平/垂直方向的左/居中/右对齐——RelativeContainer的AlignRules设置 RelativeContainer 和 AlignRules 的关系 RelativeContainer 是一种布局容器，允许您根据容器内部的其他元素或容器本身来定义组件的相对位置
本文PPT下载：https://jd92.wang/assets/files/l16_aitime.pdf 今天介绍迁移学习三个方向的工作：低资源、领域泛化与安全迁移。
最近看到这张关于5G的图，挺好的展现了5G的主要应用方向。分享一下个人认为，其中的低时延通信、时间敏感网络、还有工业物联网，具有很好的发展空间。
物联网工程专业就业方向：物联网工程专业毕业生能在***管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。
【HarmonyOS NEXT开发】如何设置水平/垂直方向的左/居中/右对齐——RelativeContainer的AlignRules设置 RelativeContainer 和 AlignRules 的关系 RelativeContainer 是一种布局容器，允许您根据容器内部的其他元素或容器本身来定义组件的相对位置
智能家居智能硬件，无人机与自动驾驶等方向 1.物联网行业未来必将成为一个IT领域中不可或缺的部分。
云计算简介“5-3-2”原理：https://blog.csdn.net/iteye_4515/article/details/823604403.24--虚拟化的内核关于KVM（概述）：https://www.cnblogs.com/sammyliu/p/4543110.htmlKVM
例程：STM32F103系列 I2C软件模拟实验（mini板） 问题：下面两行关于“IO方向”的代码不太明白。
Distillation for Object Detection(通用实例蒸馏技术在目标检测中的应用)paper：https://arxiv.org/abs/2103.02340[5] Instance Localization for Self-supervised Detection Pretraining
https://github.com/ZeroE04/R-CenterNet 权重400多m https://github.com/MingtaoFu/gliding_vertex 旋转目标检测 https://github.com/yangxue0827
科技是无边线的，但数字孪生技术并不是万能的。数字孪生技术的应用应该根据不同问题、不同场景、不同需求来进行个性化定制。 伴随着数字孪生的发展，也面临着不同的问题。例如，数字孪生与其它技术的协同发展问题，数据如何获取，如何采集，如何高速的传输，如何高速运算、处理，如何实现实时性通讯等
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