深度睡眠迷糊时：巧用睡前阅读或音频书缓解困扰，探索夜幕下为何与内容共舞的秘密，雷军：小米SU7 Ultra量产版首次征战纽北，刷新纪录！敢说永不掉线、秒级恢复，华为的底气是什么？鲁肃的顾虑，源自对形势的深刻理解。曹操的势力远强于东吴和刘备，当前孙刘联手，才是唯一可以抗衡曹操的力量。
标题：深度睡眠迷糊时：巧用睡前阅读或音频书缓解困扰，探索夜幕下为何与内容共舞的秘密
在我们的日常生活中，拥有高质量的睡眠是保持身心健康的重要组成部分。当我们在深沉的夜晚陷入睡眠迷糊的状态时，如何才能有效地缓解这种困扰，让身心得到充分的休息和恢复呢？这时，一项被广泛应用于改善睡眠质量的研究成果——睡前阅读或音频书，或许能为我们提供一种新的解决方法。
我们需要理解的是，睡眠迷糊是一种常见的睡眠障碍现象，其主要表现为人在入睡后一段时间内大脑功能不全、思维混乱，甚至可能出现短暂的意识丧失或迷失感。这主要是因为在睡眠过程中，大脑正在进行着复杂的生理活动，包括肌肉松弛、神经传递等，这些过程可能会受到外界环境、情绪波动等因素的影响，导致睡眠状态不稳定，从而引发睡眠迷糊。
通过适当的选择和使用睡前阅读或音频书，我们可以在一定程度上帮助调整睡眠模式，减轻睡眠迷糊带来的困扰。这是因为阅读或听音乐等非语言性刺激具有良好的催眠效果，能够影响人体的生物钟和精神状态，进而对睡眠产生积极影响。
具体来说，睡前阅读或音频书可以分为以下几类：
1. 艺术作品：一些优秀的文学作品或者艺术家的作品，如小说、诗歌、散文、绘画等，往往包含了大量的想象力和情感描写，能够激发读者的共鸣和思考，使他们进入一个轻松愉快的阅读氛围中，有助于放松身心，更好地入睡。比如，阅读乔治·奥威尔的《1984》、海明威的《老人与海》等经典小说，就能帮助人们摆脱日常生活中的压力和焦虑，开启一段宁静而祥和的梦境世界。
2. 自然科学书籍：对于需要清醒头脑的人来说，科普读物或者是自然文学作品，如《寂静的春天》、《绿野仙踪》等，不仅可以帮助人们了解自然界的基本原理和知识，同时也能引导他们关注环保、生态等问题，提升他们的环保意识和责任感，形成更加健康的生活方式。比如，阅读《昆虫记》、《人类简史》等科学书籍，可以帮助人们深入解析生命现象和宇宙奥秘，提高自身的科学素养和人文素养。
3. 歌曲、音乐：现代人越来越依赖于各种形式的娱乐媒体，如电影、电视剧、音乐等，来缓解生活压力，改善睡眠质量。无论是经典的摇滚歌曲，还是抒情的流行歌曲，抑或是动人的古典音乐，都能在一定程度上使人放松心情，进入一种平静而又充满活力的音乐节奏中。例如，听《泰坦尼克号》的原声带、《卡农》等经典音乐，可以让人们暂时忘记生活的忙碌和烦恼，沉浸在一个浪漫而美好的旋律中，有助于提高睡眠质量。
睡前阅读或音频书作为一项有效的非语言性刺激手段，能够在很大程度上帮助人们缓解睡眠迷糊，提高睡眠质量。无论你是喜欢艺术创作、自然科学研究，还是热爱音乐欣赏，都可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的睡前阅读或音频书类型，让这个安静的夜晚成为你心灵的疗愈之境，为你的身心健康注入源源不断的正能量。让我们一起开启一场属于自己的深夜阅读之旅，期待在舒适的环境中，体验到与内容共舞的美好时刻！
刚刚，雷军在个人社交平台发文：
分享一个激动人心的好消息，小米SU7 Ultra量产版首次征战纽北，刷新德国纽北赛道量产电动车圈速纪录，成为纽北史上最速量产电动车。
圈数：7分04秒957。
纽北赛道，全球汽车工业技术与实力的巅峰舞台，在量产电动车领域，各大车企不断突破：
2019年8月，保时捷Taycan Turbo 7分42秒登顶
2021年9月，特斯拉Model S Plaid 7分35秒579秒登顶
2022年4月，保时捷Taycan Turbo S 7分33秒35秒登顶
2023年9月 保时捷Taycan Turbo GT（配备魏斯阿赫套件）7分07秒55 登顶
2025年4月 小米SU7 Ultra量产版（配备赛道专业套装）7分04秒957，登顶最速量产电动车。（车手：Vincent Radermecker）
我相信，这个记录在不久的将来还将被刷新。我们会在纽北长期驻扎，在全球汽车工业的巅峰竞技场，与全球最顶尖的同行，共同进步！
在通往通用人工智能（AGI）的路上，如何像其他领域一样实现弯道超车，是业界绕不开的话题。
在过去的十余年时间里，各项单点技术飞速演进，但随着单点技术演进的边际效应递减和系统复杂度的提升，系统性能的天花板逐步从单点技术的上限演变成系统工程上限：单点优势越来越像是精致的零件，提升空间有限；但采用系统工程创新，各个部分完美配合、高效协同，实现整个系统的效能最优，才有更积极的现实意义。
如何在发挥单点技术优势的同时，以整体视角重新构建路径，通过对复杂系统的极致把控与再组织、找到新的突破可能？解决这个看似不可能的问题，就有望为我们独立引领最前沿技术发展创造条件。
近期，虎嗅将推出《华为技术披露集》系列内容，通过一系列技术报告，首次全面详述相关技术细节，为业界提供参考价值。
我们期待通过本系列内容，携手更多伙伴共同构建开放协作的生态系统，助力昇腾生态在中国的蓬勃发展。
想象一下，你正在用手机导航规划长途路线，背后可能有几十个 AI 模型同时在分析路况、预测拥堵；医院用 AI 辅助诊断癌症时，系统需要瞬间处理成百上千张 CT 影像。这些看似简单的智能应用，背后都依赖着像 "超级大脑" 一样的 AI 算力集群在 24 小时不停运转。
如果把 AI 算力集群比作一个大型工厂的生产线，高可用性就相当于让这条生产线具备 "永不罢工" 的能力，给 AI 算力集群上了一份 "保险"，让这个支撑智能时代的 "数字发动机" 既能承受日常的 "小磕小碰"，又能在遇到突发故障时保持稳定运行。只有确保算力资源随时可用、持续输出，才能让 AI 真正成为驱动业务创新的可靠引擎，而不是随时可能熄火的 "半成品"。
AI大集群问题定位复杂，系统规模大、软硬技术栈复杂、调用链长，先要跨域故障定界，然后各域内部故障定界定位，故障诊断面临巨大挑战；当前定位时间从数小时到数天，技能要求高 ，难以找到故障设备和根因。华为团队为了让集群运维工具能够快速找到问题原因，有效提升现网问题的闭环效率，提出了全栈可观测能力，构建了大规模集群的故障感知能力，主要由集群运行视图、告警视图、网络链路监控、告警接入和配置、网络流可观测能力组成；同时还提出了包括全栈故障模式库、跨域故障诊断、计算节点故障诊断、网络故障诊断等四大能力的故障诊断技术。