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在面临大流行的时代，商业需要“思考教育”，教育也必须“思考商业”——个人学习必须采取商业和教育两种态度。

有了满足学生需求和喜好的定制化材料，学生可以充分发挥他们的潜力。

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许多教育机构未能给学生提供应用所学知识的机会。他们通常只有在找到工作后才能这样做。但是没有任何经验，他们怎么能做好工作呢?

人工智能来拯救!

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告警：为了更好的保证汽车的形式安全性，人们开始使用自检和实时告警系统来主动向驾驶员通知一些异常信息，比如电瓶没电、水温过高、胎压低、刹车片磨损等。

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云原生带来的不仅仅是应用部署能够部署云上而已，其整个的定义是一套新的IT系统架构升级，包括开发模式、系统架构、部署模式、基础设施全套的演进和迭代。

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效率要求更高：随着DevOps模式的普及，规划、开发、测试、交付..的效率要求越来越高，而与之带来的问题是需要更加实时的知道此次的发布是否成功，出现了什么问题，问题在哪里，如何快速去解决。

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系统更加复杂：架构从最开始的一体化发展到分层模式，到现在的微服务模式，架构的升级带来了开发效率、发布效率、系统灵活性、鲁棒性等优势，但随之而来系统的复杂度将更高，问题的定位将更加难。

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厂商无关：此项目完全中立，不倾向于任何一家厂商，让大家可以有充分的自由来选择/更换适合自己的服务提供商，而不需要收到某些厂商的垄断或者绑定

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目前我们SLS正在开展云原生可观察性的工作，基于OpenTelemetry这个未来云原生下可观察性的标准，实现各类可观察性数据的统一收集，覆盖各个数据源和各类数据类型，做到多语言支持、多设备支持、类型统一；向上我们会提供能够支持各类可观察性数据的统一存储和计算能力，支持PB级存储、ETL、流计算、百亿级数据秒级分析，为上层算法提供强大的算力支撑；

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关于人工智能的发展，可以追述到60几年前，但因为技术的原因数次沉寂，直到深度学习的出现，让人工智能再次掀起热潮。那，什么是深度智能呢？2021年深度智能的发展趋势又是如何的呢？

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统一的协议标准是视频监控行业发展的必然趋势。人脸识别、视频结构化等AI技术的算法标准一致，供应商之间的协议标准统一，将会使得不同品牌前中后端互相识别，实现数据互通互享。