XDC+数据中心获Tier IV 金牌认证

XDC+旗下中国(无锡XDC+)国际数据中心荣获Uptime Institute TierIV运维金牌认证,成为亚太区首座获此殊荣的数据中心。该中心位于无锡,总建筑面积107,256平方米,采用高密度定制化设计,一期已建成1368个机柜,二期规划机柜数量将超12000个。XDC+提供数据中心、数通网络、X-Cloud等一站式服务。

临近春节,又有好消息传来!XDC+旗下的中国(无锡XDC+)国际数据中心经过Uptime Institute专家评审团考核,高分通过Tier IV运维认证(TCOS),成为亚太区第一座获得Tier IV 金牌认证的数据中心。

中国(无锡XDC+)国际数据中心坐落于全国传感网创新示范区、国家云计算试点城市、国家下一代互联网试点城市——无锡,具备优越的政策、战略、资源以及地理优势。数据中心总建筑面积达107,256平方米,一期建有4个数据模块,共1368个机柜,采用48U+8U高密度定制化设计,平均功率达8kW。二期项目正在规划中,建成后机柜数量将超12000个。

中国(无锡XDC+)国际数据中心集Uptime Tier IV设计、建造、运维认证为一体,为用户提供数据中心、数通网络、网络传输、X-Cloud、容灾备份以及基于多活数据中心的建造、运维、咨询一站式服务。Uptime Institute成立于1993年,20多年来致力于数据中心基础设施的探索和研究,是全球公认的数据中心标准组织和第三方认证机构。Uptime将数据中心分为Tier I、Tier II、Tier III、Tier IV四个级别,Tier IV等级最高,安全性最强。目前,Tier认证已被全球超过85个国家/地区所认可,是全球数据中心行业的共通性标准。

对于Tier认证而言,每一个等级都包含设计认证(TCDD)、建造认证(TCCF)、运维认证(TCOS)三个维度,这三种认证的含金量依次升高,且环环相扣,通过了前一项认证才有资格申请后一项认证。XDC+于2017年、2019年通过Tier IV设计、建造认证后,严格贯彻安全理念、夯实运行基础、强化责任管理,安全运维一周年,并顺利通过Uptime Institute专家考核,以优异的成绩获得Tier IV运维管理金牌认证。

运维管理对数据中心的可靠性和安全性具有至关重要的影响,未来,XDC+将继续发挥Tier IV 金牌优势,稳定维持数据中心零隐患、零延误、零故障,确保数据中心安全、高效运行。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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