微服务架构解决了很多问题，但是同时引入了很多问题。本文要探讨的是如何解决下面这几个问题。依赖的微服务调用失败了，我应该失败，还是成功。依赖很多外部服务之后，自身如何保障稳定性。如果所有依赖的服务成功，我才算成功，自身的稳定性就堪忧了。如果调用失败时，选择跳过。那么因此产生的数据不一致性问题如何修复？平时毛毛雨，可以忽略。但是大故障之后，人工还是要来擦屁股的，这个成本就特别高。使用消息队列的最大的意义是在让消息可以在故障的时候堆积起来，等故障恢复了再慢慢来处理，减少人工介入的成本。依赖消息队列做系统解耦的时候，怎么确保消息自身是可靠入队列的？消息是否需要先可靠写入队列，然后再提交数据库事务？如果

这项与事件相关的潜能（ERP）研究检查了语音识别中上下文相关说话者标准化的时间过程。 我们发现三个ERP组件，即N1（100-220毫秒），N400（250-500毫秒）和后期正向组件（500-800毫秒），它们被推测涉及（a）听觉处理，（b）说话者标准化和词汇检索，以及（c）决策过程/词汇选择。 说话人标准化可能发生在N400的时间窗口中，并且与词汇检索过程重叠。 与非语音上下文相比，无论语音上下文是否具有语义内容，它们都使收听者能够调整到讲话者的音调范围。 以这种方式，语音上下文在潜在的候选词的激活过程中诱导了更有效的说话者归一化，并导致在语音单词识别中更准确地选择了预期的单词。

通过探索场景一致性信息来进行交通场景监控，从而查看独立的对象分类

在深入分析矩阵变换器双电压合成调制和空间矢量调制策略基本原理的基础上,从数学的角度证明了2种调制策略占空比的计算表达式是一致的,说明2种调制策略宏观上是统一的。从开关序列安排、原点开关的基本概念以及功率因数控制等方面揭示了2种调制策略的一致性。受空间矢量调制中利用相反的有效矢量抑制共模电压的方法的启发,提出一种减少共模电压的双电压合成方法,仿真结果验证了该方法的正确性和可行性,进一步证实了空间矢量调制和双电压合成调制的内在一致性。

介绍了DMA和cache的关系和内在原理，内核中流式DMA结构的介绍和使用

对IQ接收器最重要的两个参数,即I和Q两路分量之间的幅度一致性和相位正交性,可采 用如下办法计算:把I、Q 两路信号分别作FFT ,找出频域内信号的幅度,即可算得两路分量的幅度一 致性;把I、Q两路信号合成一个复数信号,作FFT ,对得到的频谱求镜像抑制比(即频域内的信号与信 号镜像的幅度比) ,通过镜像抑制比和幅度一致性,可求出接收机的I和Q两路分量之间的相位正交性。

区域卫生信息平台交互规范2：时间一致性服务（V0.6.2）

多智能体系统的二阶一致性跟踪问题

数据一致性是构建业务系统需要考虑的重要问题，以往我们是依靠数据库来保证数据的一致性。但是在微服务架构以及分布式环境下实现数据一致性是一个很有挑战的的问题。ServiceComb作为开源的微服务框架致力解决微服务开发过程中的问题。我们最近发起的ServiceComb-Saga项目来解决分布式环境下的数据最终一致性问题。本文将向大家介绍为什么数据一致性如此重要？Saga又是什么？想象一下如果我们经营着一家大型企业，下属有航空公司、租车公司、和连锁酒店。我们为客户提供一站式的旅游行程规划服务，这样客户只需要提供出行目的地，我们帮助客户预订机票、租车、以及预订酒店。从业务的角度，我们必须保证上述三个服

复现的一篇古老的多智能体编队一致性控制的文章，对于入门控制口的多智能体初学者帮助很大。编队控制基于人工势场和一致性算法的定律为一组小车提供任意的队形。