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本期給大家推薦的是關于11大***廠商自動駕駛車輛發展日程詳解、Java應用的五項性能優化技巧、認知計算的實際意義到底在哪里和工業物聯網領域需求最為迫切的五大技能。

一、11大***廠商自動駕駛車輛發展日程詳解

原文標題：Self-driving car timeline for 11 top automakers

自動駕駛車輛技術如今的發展態勢可謂如火如荼，各大技術企業與傳統車廠都在為此投入巨額資源。事實上，自動駕駛車輛機制本身也分為多個層級，各層級擁有不同的目標設置。在今天的文章中，我們將具體了解其中的五大基本層級，同時著眼11大***廠商的技術發展進程。

1. 通用電氣：據稱2018年實現自動駕駛

2. 福特：2021年實現真正的自動駕駛

3. 本田：2020年實現自動駕駛上高速

4. 豐田：2020年實現自動駕駛上高速

5. 日產：2020年實現市區自動駕駛，2025年實現真正無人駕駛

6. 沃爾沃：2021年實現自動駕駛上高速

7. 現代：2020年上高速，2030年進入市區

8. 戴姆勒：2020年初期基本實現全面自動駕駛

9. 菲亞特：2021年初步上路

10. 寶馬：2021年有望全面實現自動駕駛 

11. 特斯拉：2017年底

二、關于Java應用的五項性能優化技巧

原文標題：5 Java Performance Optimization Tricks

要想對Java應用代碼進行優化，我們首先需要分析其具體工作原理。事實上，影響性能優化效果的因素多種多樣，我們需要從垃圾回收、操作系統設置以及虛擬機制等多個角度著眼，方可順利完成任務。在今天的文章中，我們將分享五項性能優化技巧，希望能為你的Java應用提升工作帶來啟示。

1. 從最小Heap分配入手

2. 使用各類Java性能工具

3. 使用StringBuilder而非+運算符

4. 避免使用迭代器

5. 建立更好的并發控制機制

三、入門教材：認知計算的實際意義到底在哪里

原文標題：Primer: Make sense of cognitive computing

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盡管身在技術領域，但很多朋友對于“認知”二字還并不熟悉。事實上，這種情況并不少見，甚至很多企業也仍不清楚認知計算能夠在IT與業務領域帶來怎樣的助益。下面，我們將從問題出發，通過一系列提問逐步揭開認知計算的神秘面紗。

1. “認知”在計算領域到底意味著什么?

2. 認知計算與AI有何區別?

3. 未來十年認知計算與AI的普及前景如何?

4. 認知計算在當前企業中的實際用例有哪些?

5. 認知計算在企業中還有哪些發展方向?

6. 哪些行業受認知計算的影響***?

7. 認知計算面臨的***挑戰有哪些?

四、工業物聯網領域需求最為迫切的五大技能

原文標題：Top 5 skills needed for the industrial Io

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未來五年，人才市場對于IT人員的需求將迅猛增長；而理由則令人意外——企業將需要眾多網絡專家幫助其運行工業物聯網體系。事實上，美國、德國、日本以及中國的各大制造商都在致力于推動工業4.0的實現，而以下五項技能相信將幫助各位在這一波新的浪潮當中把握住發展機遇。

1. 網絡安全

2. 數據科學家

3. 網絡技術

4. 軟件工程師、應用程序開發者與程序員

5. 架構師

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