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在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服各种挑战，例如了解行人的行为，找到最短的路线以及对人和物体进行准确检测。

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在询问人工智能在未来最让人兴奋的应用时，28%的消费者认为欺诈检测是在人工智能最令人兴奋的应用，尽管人们平时很少将欺诈检测与人工智能紧密联系在一起。

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消息队列 AMQP 版由阿里云基于 AMQP 标准协议自研，完全兼容 RabbitMQ 开源生态以及多语 言客户端，打造分布式、高吞吐、低延迟、高可扩展的云消息服务。

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其上是 Dapr 运行时和“building block” (构件)。Dapr 构件解耦了外部服务和服务的消费者，可以按需加载。构件以统一的 HTTP/gPRC API 为应用层提供服务访问。我们可以将外部服务从 Amazon DyanamoDB 切换为 Azure ComosDB ，上层应用无需修改任何代码。Dapr 运行时作为一个独立的 sidecar 进程，独立于应用逻辑。

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在 K8s 容器编排生态中，最基础的是容器或镜像，依托于镜像，用户就相当于实现了不可变的基础设施，其好处是镜像可以到处分发、复制，相当于实现了可移植性，没有了厂商绑定。另外针对不太熟悉镜像或者不想感受复杂性的用户，我们也提供了 War / Jar 层面的部署，极大降低用户享受红利的门槛。

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在弹性领域，我们针对性地做了一些语言增强。比如 Java，结合阿里的大规模 Java 应用实践，阿里的 JDK——Dragonwell11 相比于其它开源的 JDK，可以让 Java 应用的启动速度提高 40%。未来我们还会在其它语言上探索更多的可能性。

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DIM 层数据来源于两部分：一部分是 Flink 程序实时处理ODS层数据得到，另外一部分是通过离线任务出仓得到；

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SAE 采用了 Kata 安全容器技术，从时间和开源界的事实来说，Kata 是 runV 和 Clear Container 两个项目的结合，相比于 Firecracker 以及 gVisor 方案更加成熟。

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首先，签约业务是异步的，在设计时不应被纳入系统的核心链路。另外，签约服务需要与网关和商户服务进行信息同步，仍可能导致网关和商户服务宕机，比如修改商户的鉴权信息可能使签约不成功。因此，签约服务需要实现灰度设计。

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有时，深度学习网络甚至无法实现其本来打算完成的任务。神经网络很难像在不同的视频帧中一样在小图像变换中进行概括。例如，根据一项研究，深卷积网络将狒狒或猫鼬标记为相同的北极熊，具体取决于背景的微小变化。