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AI驱动下的云存储创新
随着大数据时代的到来，云存储作为数据存储和管理的核心基础设施，其重要性日益凸显。同时， AI 快速发展也为云存储的进化与创新提供了强大的驱动力。本话题将解读AI 驱动下云存储的进化趋势，分享阿里云存储的创新技术，助力企业实现数字化升级。
面向 AI 的存储基础设施升级
AI 与大数据融合化是大势所趋，企业可以通过大数据技术收集和存储大量数据，进行一站式计算分析和数据治理，以便安全、精确、高效、智能地应用数据。在这个话题中，我们将会介绍阿里云全栈存储数据基础设施如何支撑 AI 场景的创新与实践，并带来全新一代存储产品的重磅发布，帮助企业高效数字创新。
1024！一张照片定制程序员科技感写真
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贝锐花生壳内网穿透：无需公网IP，远程访问自建WebDAV文件共享！
WebDAV共享协议支持几乎所有系统和设备，极大方便了文件共享。群晖NAS等设备可通过安装WebDAV套件实现文件共享，结合花生壳内网穿透服务，只需三步即可实现远程访问。具体步骤包括：1. 安装花生壳客户端；2. 登录并配置映射；3. 创建映射，生成远程访问地址。这样，用户可以随时随地访问和管理文件资源。
直连存储（DAS）、网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN）对比
【10月更文挑战第7天】
轻量级网络论文精度笔记(三)：《Searching for MobileNetV3》
MobileNetV3是谷歌为移动设备优化的神经网络模型，通过神经架构搜索和新设计计算块提升效率和精度。它引入了h-swish激活函数和高效的分割解码器LR-ASPP，实现了移动端分类、检测和分割的最新SOTA成果。大模型在ImageNet分类上比MobileNetV2更准确，延迟降低20%；小模型准确度提升，延迟相当。
【小样本图像分割-3】HyperSegNAS: Bridging One-Shot Neural Architecture Search with 3D Medical Image Segmentation using HyperNet
本文介绍了一种名为HyperSegNAS的新方法，该方法结合了一次性神经架构搜索（NAS）与3D医学图像分割，旨在解决传统NAS方法在3D医学图像分割中计算成本高、搜索时间长的问题。HyperSegNAS通过引入HyperNet来优化超级网络的训练，能够在保持高性能的同时，快速找到适合不同计算约束条件的最优网络架构。该方法在医疗分割十项全能（MSD）挑战的多个任务中展现了卓越的性能，特别是在胰腺数据集上的表现尤为突出。
轻量级网络论文精度笔记(二)：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
YOLOv7是一种新的实时目标检测器，通过引入可训练的免费技术包和优化的网络架构，显著提高了检测精度，同时减少了参数和计算量。该研究还提出了新的模型重参数化和标签分配策略，有效提升了模型性能。实验结果显示，YOLOv7在速度和准确性上超越了其他目标检测器。
开发者如何使用文件存储NAS
【10月更文挑战第7天】开发者如何使用文件存储NAS
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