構(gòu)建AIoT應(yīng)用的3個(gè)階段一般來(lái)說(shuō)，AIoT計(jì)算的處理要求與應(yīng)用需要的計(jì)算能力以及是否需要中心處理單元(CPU)或加速器有關(guān)。由于在構(gòu)建AI邊緣計(jì)算應(yīng)用的3個(gè)階段中，每個(gè)階段都使用不同的算法來(lái)執(zhí)行不同的任務(wù)，因此每個(gè)階段都有自己的處理要求。1數(shù)據(jù)收集這一階段的目標(biāo)是獲取大量信息來(lái)訓(xùn)練AI模型。未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)本身幫助不大，因?yàn)樾畔⒖赡馨貜?fù)、錯(cuò)誤和異常值。在初始階段對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以識(shí)別模式、異常值和缺失的信息，允許用戶糾正錯(cuò)誤和偏差。根據(jù)收集數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，用于數(shù)據(jù)收集的計(jì)算平臺(tái)通?；贏rmCortex或英特爾Atom/Core處理器。一般來(lái)說(shuō)，輸入/輸出(I/O)和CPU的規(guī)格，而不是圖形處理單元(GPU)，對(duì)于執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務(wù)更為重要。哪家公司有智慧體育場(chǎng)館解決方案？合肥AI邊緣網(wǎng)關(guān)值得推薦

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為工業(yè)AIoT選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)在將人工智能引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí)，有幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題需要考慮。盡管與訓(xùn)練AI模型有關(guān)的大部分工作仍然在云中進(jìn)行，但較終企業(yè)還是需要在現(xiàn)場(chǎng)部署經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的推理模型。AIoT邊緣計(jì)算本質(zhì)上是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行AI推理，而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理和分析。為了有效運(yùn)行AI模型和算法，工業(yè)AIoT應(yīng)用需要可靠的邊緣硬件平臺(tái)。要為工業(yè)AIoT應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)時(shí)，請(qǐng)考慮以下因素：1.人工智能不同實(shí)施階段的處理要求；2.邊緣計(jì)算水平；3.開(kāi)發(fā)工具；4.環(huán)境問(wèn)題?！皩?duì)于關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用，必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)?！焙戏蔄I邊緣網(wǎng)關(guān)值得推薦

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