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其次，标注数据对外开放。我们可以把一些不涉及隐私、不牵扯我们核心技术能力的部分数据开放出去，为社会创造更大的价值。

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举个例子，我们的标注平台已经累计对上亿条数据进行了打标，这些标注数据使得各类模型的训练变成了可能。正所谓，没有人工，就没有智能。

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除了A/B实验这样的平台，在我们的金融知识图谱等平台上，也发现很多问题。

我们知道，在知识图谱的Schema规范当中，同样一种实体只能有一种类型。

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黑客给每一台被攻击的企业做了留言，一旦想拿回数据，就往这个账户上面汇0.2个比特币，0.2个比特币是针对普通企业，特别有名的企业，比特币价码会水涨船高。据不完全统计，全球范围之内大概有3万个数据库受到攻击，大概产生6000个比特币，即使按照今天比特币估值，赎金的范围大概是在5亿人民币左右。

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云数据库专属集群 部署架构图
现在的专属集群里具备了所有的云数据库的安全能力，同时在这些能力基础上集成了物理隔离能力，面对行业的合规性问题。

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人工智能可以分析学生的反馈，为学生提供高质量的学习体验。例如，它可以分析在线课程中的各种问题，并帮助教师立即解决这些问题。

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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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上述的这些问题相信很多读者都会深有体会，而业界也针对这种情况退出了各类可观察性相关的产品，包括开源、商业化的众多项目。例如：

Metrics：Zabbix、Nagios、Prometheus、InfluxDB、OpenFalcon、OpenCensus

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我们团队从刚开始09年做飞天5K项目起，就一直在负责监控、日志、分布式链路追踪等可观察性相关的工作，中间经历过小型机到分布式系统再到微服务、云化的一些架构变更，相关的可观察性方案也经历了很多演变。我们觉得整体上可观察性相关的发展和自动驾驶等级的设定非常吻合。

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智能视频分析（IV，IntelligentVideo）源自计算机视觉（CV，ComputerVision）技术，计算机视觉技术是人工智能（AI，ArtificialIntelligent）研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而视频监控中所提到的智能视频技术主要指的是“自动的分析和抽取视频源中的关键信息”。