企業(yè)和學(xué)者都在高度管子智能家居行業(yè)的發(fā)展

近年來(lái)，由于疫情多發(fā)等原因，桌面云已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字辦公的首選方案，但在實(shí)際使用過(guò)程中，也面臨第三方軟件兼容性、藍(lán)屏、木馬、應(yīng)用卡慢、響應(yīng)延遲等問(wèn)題，這些問(wèn)題的背后暴露出來(lái)的可能是私有云資源不足、硬件故障難以定位、網(wǎng)絡(luò)故障等深層次問(wèn)題。

為此，深信服提出了AIOps 智能運(yùn)維一體化技術(shù)方案。該方案通過(guò)采集桌面云的日志、鏈路和指標(biāo)數(shù)據(jù)，執(zhí)行故障預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、關(guān)聯(lián)推理等算法，為用戶(hù)提供智能分析服務(wù)。

易佳介紹，隨著用戶(hù)訴求和用戶(hù)體量的的不斷變化，深信服AIOps數(shù)據(jù)模型與AI框架演進(jìn)了三個(gè)版本。

第一個(gè)版本適用于小規(guī)模用戶(hù)，是一套輕量級(jí)監(jiān)控分析系統(tǒng)，支持時(shí)序數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析和容器化部署，也支持主機(jī)、虛擬機(jī)數(shù)據(jù)采集做簡(jiǎn)單AI分析，但是DB/存儲(chǔ)與業(yè)務(wù)耦合嚴(yán)重，算法效果難保障，難以支撐大規(guī)模虛擬機(jī)接入。

第二個(gè)版本是輕量級(jí)AIOps引擎，支持OpenAPI和數(shù)據(jù)統(tǒng)一調(diào)度，引入緩存機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了存算分離。但OpenAPI、Requests Handler和Prometheus容易遇到瓶頸，導(dǎo)致體驗(yàn)欠佳。

從第三個(gè)版本開(kāi)始，深信服打造了全棧的AIOps引擎。在該版本中，面對(duì)數(shù)據(jù)上報(bào)的性能瓶頸問(wèn)題，抽象數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)Requests Handler負(fù)載均衡;其次是設(shè)計(jì)了投遞分級(jí)，內(nèi)存磁盤(pán)雙對(duì)列的模式，為低優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)設(shè)立單獨(dú)通路，可以?xún)?yōu)先保障高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)入庫(kù);同時(shí)，設(shè)計(jì)了多級(jí)分表，優(yōu)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這樣可以保留橫向擴(kuò)展能力。

以科技引領(lǐng)創(chuàng)新，以產(chǎn)品賦能百業(yè) 。 優(yōu)秀的產(chǎn)品是打開(kāi)數(shù)字新世界的探路石，是撬動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新變革的杠桿點(diǎn)，充滿(mǎn)智慧與創(chuàng)意的產(chǎn)品，像一盞盞明燈，照出未來(lái)世界的模樣。從技術(shù)的研發(fā)，到產(chǎn)品落地去真正解決人們生產(chǎn)生活的實(shí)際需求，需要人工智能產(chǎn)業(yè)中各方企業(yè)與開(kāi)發(fā)者們共同攜手突破藩籬，不斷推陳出新。

科大訊飛23年堅(jiān)持源頭創(chuàng)新， 為500萬(wàn)開(kāi)發(fā)者及生態(tài)合作伙伴提供513項(xiàng)AI能力 ，在AI技術(shù)上持續(xù)拓新全面開(kāi)放，在AI場(chǎng)景上合作共建全域賦能。訊飛希望與社會(huì)各界共同關(guān)注新技術(shù)的發(fā)展和落地，用系統(tǒng)性創(chuàng)新跨越技術(shù)與應(yīng)用的鴻溝，助力越來(lái)越多的人工智能優(yōu)秀產(chǎn)品脫穎而出，用人工智能建設(shè)美好世界!

云艦是基于京東自身全球復(fù)雜云原生場(chǎng)景的大規(guī)模實(shí)踐，借助混合多云能力支持實(shí)現(xiàn)一云多芯，滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過(guò)程中的多云管理、多云遷移、多云災(zāi)備、多云多活等用云需求。全面兼容各類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施，開(kāi)放PaaS，與合作伙伴一道為產(chǎn)業(yè)提供可運(yùn)行在各種基礎(chǔ)設(shè)施之上的一致PaaS能力，供產(chǎn)業(yè)客戶(hù)按需使用，靈活部署。

配備了數(shù)字16通道，實(shí)現(xiàn)16頻段的獨(dú)立調(diào)節(jié)，提供出色的噪聲抑制和嘯叫抑制效果，帶來(lái)更精準(zhǔn)的言語(yǔ)理解度和更佳的聽(tīng)感舒適度。支持App自主驗(yàn)配功能，通過(guò)智能手機(jī)簡(jiǎn)單操作就能夠完成專(zhuān)業(yè)驗(yàn)配。讓老年用戶(hù)群體或更多聽(tīng)力損失患者聽(tīng)見(jiàn)清晰聲音，重獲美好生活。

復(fù)旦大學(xué)系統(tǒng)軟件與安全實(shí)驗(yàn)室18級(jí)直博生潘旭東進(jìn)行了《AI模型通用指紋追溯與產(chǎn)權(quán)保護(hù)實(shí)踐》主題演講，介紹了一種通用的模型指紋方法，該方法可以進(jìn)行下游任務(wù)無(wú)關(guān)的模型指紋提取和驗(yàn)證。

針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型版權(quán)保護(hù)和監(jiān)管這一熱點(diǎn)問(wèn)題，中山大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院助理教授楊文元介紹了面向可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型版權(quán)監(jiān)管研究，并詳細(xì)講解了其聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型版權(quán)驗(yàn)證方案和聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型溯源方案兩項(xiàng)研究工作。

微眾銀行人工智能算法研究員古瀚林博士以《聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型版權(quán)保護(hù)》為主題，介紹了其最新研究成果FedIPR。該項(xiàng)研究提出了首個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型版權(quán)驗(yàn)證框架，在不犧牲模型可用性前提下,準(zhǔn)確驗(yàn)證聯(lián)邦模型的所屬權(quán)。

人工智能模型審計(jì)與監(jiān)管論壇全面展示了人工智能模型知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的前沿學(xué)術(shù)進(jìn)展。作為第31屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議-中國(guó)會(huì)議的重要組成部分，此次論壇為促進(jìn)人工智能技術(shù)的有效治理和監(jiān)管，推動(dòng)人工智能健康可持續(xù)發(fā)展，保護(hù)深度學(xué)習(xí)模型知識(shí)產(chǎn)權(quán)，加快模型交易和共享貢獻(xiàn)了重要的推動(dòng)力。