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将物联网分析从数据中心扩展到雾服务器到网络边缘

物联网系统在网络边缘过滤,预处理和聚合数据堆。此数据通常传输到更高级别的雾或云平台,执行进一步分析并根据手头的信息做出决策。然后将这些决定传达回边缘,在物理世界中将它们付诸行动。但是,这种数据分析架构充满了挑战。这类系统的每一层都存在网络和存储成本,延迟问题和安全问题。所有这些基础设施也必须进行管理,这可能既复杂又昂贵,并且有损于公司的核心业务目标:开发人员必须确保不会因有限或间歇性连接而导致中断。延迟和吞吐量延迟不会影响数据聚合和分析或相应控制功能的准确性。端到端系统必须确保敏感和私人信息的匿名性。 对于成长型组织而言,这些障碍要求越来越多的数据分析转移到边缘设备。但是,这样做会导致设备设计人员的权衡,他们必须将嵌入式系统的尺寸,功耗,散热和成本范围与高级数据分析的计算,存储和网络要求相结合。也就是说,除非将数据中心带到物联网边缘。朗锐智科BHIOT-873边缘计算网关,适用于工业自动化、机器视觉、医疗、物流仓储、电子教育。采用Intel Celeron J1900 四核处理器;4GB内存及64GB 固态硬盘;GbE、COM (RS-232/422/485);VGA/HDMI、USB...

面向视频的全新AI架构 —— 阿里云智能视觉技术全解

我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。 市场上的AI服务非常多,但是在视觉领域,通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的,视频时代已经到来,基于图像的AI架构是否还能被广泛应用?阿里云视频云团队专注于视频领域,所以在针对视频的AI处理方面也有独特的思考和实践。3月27日下午,第51期阿里云产品发布会-智能视觉产品隆重发布,阿里云高级计算专场周源针对图像和视频的AI处理有什么不同?团队是如何基于视频构建全新的AI架构?针对AI大量的数据、训练效果不够好、时间与成本消耗大等痛点,他们如何解决等以上问题做了悉数解答。 一、市场上通用的

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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