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随着社交，电商，金融，零售，物联网等行业的发展，现实社会的关系构成了一张复杂而庞大的关系网，而传统数据库很难处理关系运算，纵然是大数据技术，面临着数据量的不断增长时，在处理数据关系时也会面临算力的瓶颈，因此急需一种支持海量数据关系计算的数据库，图数据库就随之产生了。
图数据库（Graph Database）是一种专门用于存储和查询图结构数据的数据库。它不同于传统的关系型数据库（如 MySQL、Oracle，用表和列存储数据）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB，用文档存储数据），
（二）Agentic AI 与开源模型篇 Agentic AI与开源模型：英伟达想定义的，不只是“更聪明的模型”，而是“能持续工作的数字劳动力” 如果说过去两年的大模型竞赛，核心问题还是“谁能生成更像人的答案”，那么到了 GTC 2026，问题已经明显变了。英伟达把 Agentic AI 直接列为大会四大核心主题之一，官方对这一主题的定义也很明确：重点不再是单轮问答，而是让 AI agent 能够推理、规划、检索并执行动作，最终把企业数据转化为可投入生产的“数字劳动力”。这说明，Agentic AI 在英伟达的语境里，已经不是一个前沿概念，而是下一阶段 AI 商业化的主战场。(NVIDIA) 一、GTC 2026真正的变化，是 AI 开始从“会回答”走向“会做事”
低代码AI架构：让灵活智能架构落地更简单（附实战demo） 一、引入：当AI落地遇到“开发高墙”，低代码如何成为破局钥匙？ 1. 一个真实的痛点故事 某零售企业的工程师小李最近很头疼。公司想做一个实时客户画像系统，需要从APP行为数据中提取用户偏好，预测购买意图，支撑精准推荐。但传统开发流程像一座“高墙”： * 数据准备：需要写Python脚本清洗埋点数据，处理缺失值、异常值，花了1周； * 模型开发：选了LightGBM做分类，调参用了GridSearch，跑了3天，准确率才到75%； * 部署上线：需要用Flask写API， Docker打包，K8s部署，还要对接业务系统，又花了2周； * 迭代优化：业务方要求增加“地域偏好”维度，得重新改数据 pipeline、调模型，又是1周。 最终，整个项目花了近1个月，而业务方想要的“快速试错”变成了“慢工出细活”。小李感叹：“AI不是难在算法，而是难在从实验室到生产环境的落地流程。
汽车雷达在多径存在下的幽灵目标检测 D. Sharif, S. Murtala and G. S. Choi, “A Survey of Automotive Radar Misalignment Detection Techniques,” in IEEE Access, vol. 13, pp. 123314-123324, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3584454. 摘要 共置多输入多输出（MIMO）技术已被广泛应用于汽车雷达系统，因为它能够以相对较少的发射和接收天线数量提供精确的角度估计。由于视距目标的发射方向（DOD）和到达方向（DOA）重合，MIMO信号处理允许形成更大的虚拟阵列用于角度查找。然而，多径反射是一个主要的限制因素，雷达信号可能从障碍物反弹，创建DOD不等于DOA的回波。因此，在具有多个散射体的复杂场景中，目标的直接路径可能被其他物体的间接路径破坏，导致不准确的角度估计或产生幽灵目标。
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