在这篇文章中，我们将为您详细介绍ArmPowered智能家电，营造轻松惬意居家生活的内容，并且讨论关于基于arm的智能家居的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于2024年上半年OLED智能手机出货量预

在这篇文章中，我们将为您详细介绍Arm Powered智能家电，营造轻松惬意居家生活的内容，并且讨论关于基于arm的智能家居的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于2024年上半年OLED智能手机出货量预计飙升43%，营收稳步增长7%、?IFA 2024 家电展前夕：? 三星与 LG 将携新型人工智能家电亮相柏林 ?、AI Powered SLS 智能分析能力创新、dell-poweredge – 在PowerEdge R330上安装Ubuntu服务器时出现问题(硬件RAID1)的知识，以帮助您更全面地了解这个主题。

• Arm Powered智能家电，营造轻松惬意居家生活（基于arm的智能家居）
• 2024年上半年OLED智能手机出货量预计飙升43%，营收稳步增长7%
• ?IFA 2024 家电展前夕：? 三星与 LG 将携新型人工智能家电亮相柏林 ?
• AI Powered SLS 智能分析能力创新
• dell-poweredge – 在PowerEdge R330上安装Ubuntu服务器时出现问题(硬件RAID1)

Arm Powered智能家电，营造轻松惬意居家生活（基于arm的智能家居）

随着社会节奏的不断加快，朝九晚五的现代人也因此面临比以往更加巨大的工作压力。

每天拖着疲惫的身体回到家中，你发现自己根本无心应对繁琐的家务事，只想好好休息，享受片刻清闲时光？好在有Arm Powered，为辛苦奔波的你分忧， 让你放松身心！

【米家扫地机器人：扫得干净才是硬道理】

扫地当然是最不可或缺的家务事之一。小米近来推出的扫地机器人可以通过类似无人驾驶汽车技术中使用的即时定位与地图构建算法实时构建房间地图，进行最合理的清扫路径规划。米家扫地机器人能够明显感知到房间内的各种障碍，它会围绕椅子腿重点清扫这个区域的动作，同时在房间里面基本不会存在没打扫过的死角。此外，米家扫地机器人还具有App远程操控，即使是不在家中也可以用手机操控机器人对家庭进行彻底的清扫。

*搭载Arm Cortex?－A7处理器，高智商的清洁神器

【Marathon智能洗衣机：记录你洗衣习惯的好管家】

洗衣服当之无愧最繁琐的家务事之一。Marathon是一款洗干一体化的滚筒洗衣机。它的特别之处在于能够学习你的洗衣习惯，你只需把待洗衣物放进洗衣机，其余的一切准备工便可交由Marathon完成。它还可以让你轻松地了解洗衣机的使用状态，日程负荷和预留时间，然后利用收集到的数据基于云功能帮你解决洗衣难的问题，例如自定义洗衣时间、洗衣温度、洗衣数量等。此外，Marathon采用独特的Smart Grid技术，通过实时获取你家附近的电网信息，巧妙避开用电高峰期，从而为你省却一笔不小的电费开支。

*搭载Arm Cortex－A9处理器，洗干一体化的智能联网洗衣机

2024年上半年OLED智能手机出货量预计飙升43%，营收稳步增长7%

7月18日消息，根据dscc发布的《高级智能手机显示屏出货量和技术报告》指出，2024年第一季度，oled智能手机出货量和营收相较于2023年同期，分别实现了50%和3%的显著增长。这一数据不仅揭示了市场对oled技术的热烈追捧，也预示了该技术未来的巨大发展潜力。

- 2024年上半年出货量同比增长43%，营收同比增长7%
- 2024年全年出货量同比增长21%，营收同比增长3%

2. OLED技术类型出货量增长

   • 柔性OLED同比增长13%
   • 折叠式OLED同比增长26%
   • 刚性OLED同比增长46%

3. OLED智能手机出货量增长因素

   • 稳定的经济环境
   • 人工智能技术推动
   • 科技巨头推出新机型

4. 苹果市场份额下降

   • 2024年出货量份额降至29%
   • 智能手机设备营收份额降至50%

5. 其他品牌市场份额增长

   • 荣耀、华为、OPPO、三星、vivo、小米等

6. 三星市场地位提升

   • 出货量同比增长49% -->

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?IFA 2024 家电展前夕：? 三星与 LG 将携新型人工智能家电亮相柏林 ?

业内消息人士周日透露，? 三星电子和 lg 电子计划在下个月在德国柏林举行的 "ifa 2024 家电展 " 上展示一系列创新的人工智能家电产品，? 为这场全球消费电子盛宴增添更多科技色彩。?

以上就是?IFA 2024 家电展前夕：? 三星与 LG 将携新型人工智能家电亮相柏林 ?的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

AI Powered SLS 智能分析能力创新

AIOps 为运维工作带来革命式变革

随着云计算技术不断升级，承载业务的 IT 基础设施规模扩大，各个应用之间的链路关系变得越来越复杂，每时每刻都在产生海量级的日志。对日志数据的采集、存储与分析处理方式，是衡量企业系统数字化程度的重要标志。传统的 IT 运维方案也会面临非常大的挑战，对于 DevOps 来说，需要花费数小时进行查找、对比和分析，以解决一个问题。这可能涉及到查看各种日志、监控数据和其他相关信息，以找出问题的根源。而对于 SecOps 来说，需要在海量的数据中进行深度分析，意味着他们需要从数百 TB 的数据中，从异常中快速挖掘根本原因，这些过程都是非常耗时且繁琐的，可能需要大量的人力和资源投入。

为了解决以上问题，需要新一代的 AIOps 解决方案，数据融合分析实现自动化、全栈的数据全链路可观测，更易使用、所见即所得的报表和诊断规则，通过 AI 加持、更高效的自动检测异常并快速定位根因， AIOps 已为运维工作带来革命式变革。

日志服务 SLS 如何提升效率？

SLS 自动化全栈采集数据

• 云基础设施可观测 Alibaba Cloud Lens：提供跨账号、跨区域、统一的云产品运维数据采集，支持自动采集计量、指标、访问日志等数据
• 应用可观测 全栈可观测：全栈数据采集、客户端到服务端、基础设施到应用，数据关联分析、跨多种数据源、完备分析语法、丰富上下文支持
• 安全审计 日志审计：50+ 数据源自动接入，安全态势可视化图表，内置 100+安全规则告警监控，提供多账号管理、跨账号、跨地域采集的中心化存储

SLS 开箱即用的报表和诊断规则

• CloudLens 内置规则：全面的云产品辅助运维分析，支持消费组/API/Grafana 等灵活订阅的数据平台
• 全栈可观测内置告警：实时告警、事件管理系统、告警收敛，可定制仪表盘、内置异常检测和根因分析
• Security 内置规则：满足合规、等保、网安法、GDPR 等标准，内置近百个安全合规监控规则

SLS 开放兼容的数据生态

• SLS 提供开放兼容的数据生态，兼容多种数据源，统一采集。
• SLS 兼容开源、高性价比的可观测存储分析平台。内置 Serverless 分析能力，兼容开源引擎与工具，兼容 Elasticsearch、Kafka、Prometheus、CK，99% 的情况下无缝迁移。
• SLS 是离线数仓、数据湖入湖的最佳方案，和三方 SIEM 对接提供 SecOps 云上安全审计，并支持多种告警通知渠道。

IT 运维场景的基础模型创新

阿里云日志服务 SLS 致力于打造高效、可观测的运维解决方案，凭借其多年的运维经验以及大语言模型的支持，不断提升其在此领域的竞争力。近期 SLS 发布智能运维基础模型，覆盖 Log、Trace、Metric 等可观测数据场景，支持指标的异常检测、文本的分词标注、Trace请求的高延时分析。模型提供开箱即用的异常检测、自动标注、分类和根因分析等能力。支持秒级在数千请求内定位到根因，在生产中准确率达 95%以上。

此外，SLS 提供人工辅助微调。在日志服务平台上，原生支持对 Log、Metric、Trace 的标注反馈能力，让客户在使用的过程中可以快速进行标注、结果打标修正，沉淀符合特定场景的数据集。通过平台的标注能力，让客户从零开始积累高质量的运维数据标签，为未来的根因诊断模型的训练提供了无限可能。在未来，客户可以针对自己标注的数据在特定领域的模型上进行微调，并行快速部署，创建私有的模型服务。支持自动标注人工辅助微调，支持人工标注结果打标修正，模型根据人工反馈自动微调，提升场景准确率。

SLS 让大语言模型辅助生成查询语句，成为重要的智能助手。发布 Alibaba CloudLens Copilot 大模型助力云设施运维与运营。采用基于大语言模型的 NL2Query 技术，精准理解用户的查询意图，提高查询结果准确性；无需理解复杂的 SQL 语言和查询语法，可准确将自然语言查询转化为 SQL 查询和可视化图表；建立场景化的知识图谱，持续学习，不断优化模型调整和知识库更新，不断改进问题解答的准确性和效果。

场景示例：智能异常分析检测与根因分析

针对某游戏用户在游戏服务系统调用和依赖关系复杂的场景，我们提出了一种解决方案。该方案利用服务中的 Trace数据自动生成拓扑图，并围绕高延时分析、高错误率分析、系统热点和瓶颈等方面进行分析和诊断，以缩短问题处理时间并优化系统延时。

通过自动生成的拓扑图，我们可以快速定位海量 Trace 数据中的异常根因和性能瓶颈，无需人工干预。这种方法可以提高大规模分布式系统的异常定位效率，并实现数千请求每秒级别的根因定位。在生产环境中，该方案的准确率可达到 95%。

智能运维基础模型

传统的 AIOps 技术如异常检测、根因定位等主要有以下两个问题：

• AIOps 算法涉及到很多阈值、规则的配置，在不同业务场景这些配置项都需要反复测试选择。因此算法的维护成本比较高，很难随着业务场景的变化而演进
• AIOps 模型的构建一般使用私域数据，往往存在数据数量较少、质量较差的问题。这导致了模型的泛化性、迁移能力较差，在不同的业务场景往往需要重新构建

针对以上痛点，SLS 推出智能运维通用模型能力，我们分别构建了用于对 Log、Trace、Metric 这三类可观测数据进行分析的基础模型，提供开箱即用的异常检测算法、根因分析和自动打标等能力。支持秒级在数千请求内定位到根因，在生产中准确率达 95%以上。对于不同的数据类型，我们选择了不同的任务对模型进行预训练：

• Metric 基础模型：可准备识别时序异常检测、时序预测、形态检测等，辅助做好更加智能的巡检
• Log 基础模型：针对日志场景，提供丰富的 LogNER 的能力，辅助抽取带有语义信息的日志模板）
• Trace 基础模型：支持 OT 协议的 Trace 数据的高延时诊断

特定领域的基础模型，开箱即用，省略了复杂的部署流程，一键触达，大大降低客户对日志服务基础能力的使用门槛。客户无需在特定的场景中进行模型微调，直接通过日志服务提供的通用基础模型就可以达到不错的效果。

Alibaba Cloud Lens Copilot 大模型辅助基础设施运维与运营

Alibaba Cloud Lens Copilot 大模型助力云设施运维与运营，有效解决了通过 LLM 不了解 SLS 语法，缺少业务领域知识以及缺少高质量的问答语料等问题。

• 准确识别意图：使用基于大语言模型的 NL2Query 技术，精准理解用户的查询意图，提高查询结果准确性
• 所见即所得的结果与报表：无需理解复杂的 SQL 语言和查询语法，准确将自然语言查询转化为 SQL 查询和可视化图表
• 自动学习资产数据：融合 Alibaba Cloud Lens 中的资产数据与知识图谱，持续学习资产数据、自动优化模型调整

总结

通过 AI 能力的加持，SLS 的智能分析能力将得到全面升级。SLS 致力于利用数据和算法来辅助 AIOps 创新，具备以下优势：

• 易于使用

1.客户可以在日志服务控制台上，轻量的触达指标异常检测、日志文本智能分词、Trace 链路高延时诊断等能力，让客户感觉模型无处不在
2.特定领域的基础模型，开箱即用，省略了复杂的部署流程，一键触达
3.本次推出特定领域的大语言模型，可大大降低客户对日志服务基础能力的使用门槛，让大语言模型辅助生成查询语句，成为重要的智能助手

• 灵活性

1.客户无需在特定的场景中进行模型微调，直接通过日志服务提供的通用基础模型就可以达到不错的效果
2.在日志服务平台上，原生支持对 Log、Metric、Trace 的标注反馈能力，让客户在使用的过程中可以快速进行标注，沉淀符合特定场景的数据集

• 可扩展性

1.借助阿里云强大的算力支持，日志服务内置提供的基础通用模型可以实现快速的扩容和服务迁移
2.在未来，客户可以针对自己标注的数据在特定领域的模型上进行微调，并行快速部署，创建私有的模型服务

原文链接

本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。

dell-poweredge – 在PowerEdge R330上安装Ubuntu服务器时出现问题(硬件RAID1)

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