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我们用TensorFlow程序通过JindoFuse来读取JindoFS上缓存的OSS数据来做训练，相较该开源方案性能快40%。

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用户也不希望在数据湖架构下还要混合使用其他存储系统。整理一下大概有下面几种情况需要我们进一步考虑。

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如何兼容支持和有力优化这类格式，也需要进一步考虑。

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基于这些因素，我们进一步开发和推出JindoFS block模式，在OSS对象存储的基础上针对大数据计算进行深度定制，仍然提供标准的HCFS接口，

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目前我们已经支持不少客户使用HBase，为了受益于这种存/算分离的架构同时借助于本地管理的存储设备进行缓存加速，我们也在探索将更多的开源引擎对接上来。

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原本一些坚持使用HDFS的客户也被block模式这种轻运维，有弹性，低成本和高性能的优势吸引，

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例如，美军自“9•11”事件以来，仅源于无人机和其他监控技术的数据量就增长了16倍;美军分布式通用地面系统每日采集的视频流数据超过7太字节;美国空军每天收集的情报侦察视频数据约160小时。

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借助人工智能算法，研制快速处理数据的软件，实现对目标的高效探测、分类和预警计算，收集提供高质高量高时效性的军事情报，并推进与军事情报相关的机器学习、深度学习和视觉算法等先进算法的研究

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通过物联网和各类传感器，实现对各类战场大数据的实时自动采集、储存、传输与处理，实现全域覆盖、多元融合、实时处理和信息共享，

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当自动编码器对正常数据点进行解码时，重建错误较少，而异常信息的重建错误较多。这种方法可用于识别接收的传感器数据中的异常，标记异常报告。