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如何能智能生成像人工编写这样的代码，这是智能还原这部分要解决的事情。我们把 D2C 智能还原部分做了能力分层，每一层的输入和输出都是 JSON，智能还原部分的本质是一层一层的做 JSON 转换，这就是整个智能还原的流程。

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以下是组件识别应用到线上的演示，识别视觉稿中的视频信息，并用 rax-video 前端组件承接生成组件粒度的代码，需要配置自定义的组件(组件库设置)、组件识别模型服务(模型服务设置)、支持渲染 video 组件的画布资源（编辑器配置-画布资源）以及应用组件识别结果的业务逻辑点（业务逻辑库配置）。

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据我了解，百度搜索的“安全标注是搜索行业通用的响应机制，任何一个网站出现问题，都会进行温馨提示。

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人工智能可以自动化各种管理任务，为教育工作者腾出大量时间。他们越来越多地在许多在线评估任务中使用它。人工智能使他们能够快速地评估论文、考试和评分，以及批改学生作业。

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获取知识使我们更聪明。但是应用这些知识可以进一步提高我们的智力。

许多教育机构未能给学生提供应用所学知识的机会

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强大算力：集中化的数据也意味着数据量的急剧膨胀，无论哪家自动驾驶背后都有强大的芯片支撑，只有足够的算力才能保证在最短的时间内可以进行足够的计算。

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IT系统的问题非常复杂，尤其涉及到不同的场景和架构，因此我们把算法和经验结合起来进行异常的分析，算法包括基础的统计学、逻辑性算法，也包括AIOp相关的算法，经验中包括人工输入的专家知识、网上上积累的各类问题解决方案以及外部产生的一些事件；

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统一协议：OpenTelemetry为我们带来了Metric、Tracing、Logging（正在制定中，LogModel已经定义完毕）的统一标准，三者都有相同的元数据结构，可以轻松实现互相关联

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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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目前的实时流计算并没有行业内公认的 benchmark，为了填补这项空白，基于 NEXMark[3]，Flink 推出了第一版包含 16 个 SQL Query 的 benchmark 工具 Nexmark。Nexmark 一大特点是方便易用，没有外部系统依赖, 同时支持标准的 ANSI SQL。