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實時渲染計算的最佳選擇，同時也帶了各種創(chuàng)新的可能： 如何在多用戶間充分共享，提高圖形硬件的利用率； 如何構建超大數字虛擬世界，生成內容； 超大數字虛擬世界如何可擴展的、高效率的運行在云上； 如何讓海量用戶持續(xù)的在虛擬世界中交互，并模擬真實世界的事件與變化； 如何結合現實世界，與虛擬數字內容融合；
和根因推薦等運維算法展開研究。本期將對這些算法研究的進展逐一向大家進行介紹。 SRE智能運維算法地圖及研究進展 1. 告警壓縮算法 常用的異常告警算法基于單個曲線的、樸素的閾值規(guī)則。這種方案不僅易產生大量無效告警，而且管理不易擴展、異常場景覆蓋不全、準確率低。為此，需要考慮曲線形
項目實習生 深度學習模型優(yōu)化 深度學習模型優(yōu)化 領域方向：人工智能 工作地點： 深圳 深度學習模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項目簡介 為AI類應用深度學習模型研發(fā)優(yōu)化技術，包括神經網絡結構設計，NAS搜索算法，訓練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責 負責調研深度學習模型優(yōu)化技術
大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業(yè)及探測機器人上。現代圖像識別技術的一個不足就是自適應性能差，一旦目標圖像被較強的噪聲污染
ward”的關系就是資源池選擇哪臺機器來滿足請求的決策依據。 更進一步，不同體系架構的云服務器、不同租戶間的QoS要求，意味著強化學習算法應對的環(huán)境在不停變化，就像上圖不斷復雜變換的迷宮。而強化學習訓練用的歷史數據不具有概括性與對抗性，這時瑤光開始基于歷史數據完成自學習與進化，以應對快速規(guī)模發(fā)展下的資源調度問題。
云硬件體系結構技術研究 云硬件體系結構技術研究 領域方向：體系結構 工作地點： 杭州、深圳 云硬件體系結構技術研究 體系結構 杭州、深圳 項目簡介 針對華為云的業(yè)務特征分析，建立云業(yè)務特征模型。 崗位職責 1、基于數據分析方法，進行性能大數據的分析和建模； 2、進行創(chuàng)新的計算體系結構研究。
Flink包含了一個基于分布式檢查點的輕量級容錯機制，檢查點是應用程序的狀態(tài)和在源流中的位置的自動、異步快照。在發(fā)生故障的情況下，啟用了檢查點的Flink程序在恢復后，將從最后一個完成的檢查點開始恢復處理，確保Flink在應用程序中保持精確的一次狀態(tài)語義。檢查點機制暴露了應用程序代碼的鉤子，將外部系統
下一代媒體網絡創(chuàng)新研究 下一代媒體網絡創(chuàng)新研究 領域方向：媒體網絡 職位名稱： 媒體網絡研究專家 下一代媒體網絡創(chuàng)新研究 媒體網絡 媒體網絡研究專家 隨著華為云視頻業(yè)務的快速增長，直播、RTC、視頻會議、云桌面等業(yè)務對體驗、成本等提出更高要求，因此需要打造下一代基于智能邊緣的可編程媒體網
基于彈性計算的公有云、混合云資源池普遍采用裝箱式分配機制進行靜態(tài)規(guī)格的租戶資源實例到物理機資源的匹配，導致了資源的大量浪費。 研究基于CPU、內存、網絡及存儲IO多維度資源利用率動態(tài)感知驅動的計算資源智能調度架構與算法；包括結合柔性實例優(yōu)先級定義，及虛機容器與主機負載AI畫像的首次調度及二次調度架構與技術。
而傾向于在統一的融合中心部署，由于對完備的有標記的卷積網絡運用到認知無線電的資源分配算法。在現實應用中，海量數據的采集相對容易，而對數據進行人工標注往往較為繁瑣。 目前，CR的思想已在其他領域獲得實際應用，雖然只是CR設想的一小部分功能，但我相信，CR所構想的全部功能將會逐步實
com 云業(yè)務特征研究 軟硬件協同優(yōu)化 云體系結構創(chuàng)新 云業(yè)務特征研究 云業(yè)務特征研究 • 徹底理解大規(guī)模、深層次、富異構的云平臺軟硬件行為。 • 理解各種云計算應用程序的特征，在某種硬件及操作系統上的性能特征，性能瓶頸，以及造成瓶頸的原因，包括使用各種虛擬化技術后的特征。 軟硬件協同優(yōu)化
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 基于AI的3D高保真數字人化身技術研究 基于AI的3D高保真數字人化身技術研究 領域方向：AI 職位名稱： 數字人化身技術算法工程師 基于AI的3D高保真數字人化身技術研究 AI 數字人化身技術算法工程師 挑戰(zhàn)課題方向簡介 元宇宙
資質/職稱,全職顧問團隊：超800人，碩博占比達到94%，由權威專家博士、一流咨詢機構顧問、企事業(yè)單位的精英組成,數據庫：針對實施中的難點，構建出自有的六大數據庫，確保成果交付的質量和前沿性
而傾向于在統一的融合中心部署，由于對完備的有標記的卷積網絡運用到認知無線電的資源分配算法。在現實應用中，海量數據的采集相對容易，而對數據進行人工標注往往較為繁瑣。 目前，CR的思想已在其他領域獲得實際應用，雖然只是CR設想的一小部分功能，但我相信，CR所構想的全部功能將會逐步實
3）系統容錯后亞健康狀態(tài)的檢測與優(yōu)化，研發(fā)降低業(yè)務影響的動態(tài)快恢技術。 大模型推理業(yè)務快速恢復研究 針對大模型推理服務的連續(xù)性保障需求，構建多層次的容錯恢復體系：1）基于故障類型分級處理的容錯架構，優(yōu)先實現租戶無感知的故障恢復；2）面向必須進程重啟的嚴重故障場景，研發(fā)進程快照、資
成本和可靠性最優(yōu)的解決方案； 3、基于機器學習、數據挖掘構建介質應用的智能數據分析平臺，實現數據驅動介質應用創(chuàng)新。 崗位要求 1、熟悉計算機體系結構，對存儲系統和Memory系統有較好的了解； 2、對介質(SSD/DRAM/SCM等）的原理和內部關鍵技術有一定研究； 3、熟悉數據挖掘和數據分析等相關領域技術；
面對瞬息萬變的戰(zhàn)場，如何有效地利用智能化技術實現計算機輔助決策，已經成為制約作戰(zhàn)指揮控制技術發(fā)展的瓶頸。通過深入分析作戰(zhàn)決策制定過程，將其轉化為一個序列多步決策問題，使用深度學習方法提取包含指揮員情緒、行為和戰(zhàn)法演變過程決策狀態(tài)在內的戰(zhàn)場特征向量，基于強化學習方法對策略狀態(tài)行動空
大家好，我是峰哥~，準備了一份關于數據治理的超全研究概括，看到這個目錄就很不錯了 關注上方視頻號「數據峰哥」私信「數據治理」，獲取完整文檔！ 關注上方視頻號「數據峰哥」私信「數據治理」，獲取完整文檔！
數據治理：海量數據治理及支持數據動態(tài)應用技術研究； 算力網絡仿真：算力網絡仿真核心算法研究； 基礎設施仿真：數據中心制冷系統CFD仿真、電力系統仿真； 智能孿生：動態(tài)孿生，意圖識別，自治系統研究； 3、掌握DL領域常用的算法模型原理，有AI相關的項目經驗； 4、掌握Java/Pytho
博士招聘 軟硬協同的下一代分布式系統研究工程師 軟硬協同的下一代分布式系統研究工程師 領域方向：云存儲 工作地點： 深圳、上海、成都 軟硬協同的下一代分布式系統研究工程師 云存儲 深圳、上海、成都 崗位職責 研究面向NVM（Non-volatile memory）新介質的分布式存儲、緩
