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机器学习预测模型有望变革云基础设施规划
文章讨论了机器学习预测模型在革新容量规划和云效率方面的潜力。通过预测未来需求，这些模型能够实现更主动和优化的基础设施运营，超越传统的自动扩缩容方法。这一转变旨在提高大规模系统的资源利用率并降低运营成本。
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新的AutoScale引擎优化用于驾驶模型的真实-合成数据
研究人员开发了AutoScale，一种新颖的闭环数据引擎，旨在优化用于训练自动驾驶模型的真实和合成数据的混合。该系统根据性能反馈动态调整数据组成，解决了分布变化和数据利用效率低下等挑战。AutoScale利用图正则自编码器进行场景表示，并利用聚类感知梯度上升进行样本重加权，在实验中证明了使用更少合成样本即可获得改进的性能。