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    端云协同推理 端云模型协同,解决网络不稳的场景,节省用户带宽。 端侧设备可协同云侧在线更新模型,快速提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析,大大减少上云数据流量,节约存储成本。 2.统一技能开发平台 软硬协同优化,统一的Skill开发框架,封装基础组件,支持常用深度学习模型。 3.跨平台设计
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    尚未通过大规模吞吐量方案验证,社区也不是很活跃。 单台机器的吞吐量为10,000级,并且吞吐量低于RocketMQ和Kafka。 这是一个数量级,响应为ms级,有较低数据丢失的可能性。 RabbitMQ:单机吞吐是万级,吞吐比RocketMQ和Kafka一个数量级,但是它适合中小企业,因为它
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    证明! 本赛道为硬盘异常检测赛道。硬盘生命周期通常为3~5年,在2~3年后故障明显升高,导致换盘量陡增。在华为数据中心服务器硬件故障中,硬盘故障占比达到48%+。因此通过机器学习构建硬盘故障预测模型,对数据中心典型硬件进行预测,可以提前感知硬件故障,降低运维成本,显著提升业务体验。
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    Labmda等];这些方法原理简单,易于实现,但是在面对负载变化时缓存效率较低。 2、基于负载特征学习的动态缓存: 例如基于请求到达间隔预测的动态缓存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20];学习长短期负载变化特征的动态缓存方案 INFless [ASPLOS'22];
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