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東莞AI邊緣網(wǎng)關(guān)銷售廠家

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-08-12

行業(yè)智能化升級(jí),邊緣AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景智能汽車具備智能駕駛輔助的汽車在行駛過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可能是汽車自身數(shù)據(jù)、如時(shí)速、油門與剎車開度等,也可能是雷達(dá)、視覺等外部傳感器探測(cè)的數(shù)據(jù),在車路協(xié)同場(chǎng)景中,甚至還會(huì)有其他車輛的位置、速度,及電子路政設(shè)施的交互數(shù)據(jù)。汽車在道路上行駛時(shí),如果這些數(shù)據(jù)全部需要上傳云端處理后再反饋車輛,就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的安全隱患,如果恰巧汽車行駛在無信號(hào)的山洞、隧道中,或信號(hào)故障、干擾的區(qū)域,云計(jì)算失聯(lián),汽車無法自主進(jìn)行決斷是非??膳碌?。所以要借助邊緣AI計(jì)算機(jī)給予汽車相應(yīng)思考能力,讓汽車不需要云計(jì)算即可做出“潛意識(shí)”的正確反應(yīng)。哪家公司有秸稈焚燒解決方案?東莞AI邊緣網(wǎng)關(guān)銷售廠家

智慧軌交在十四五規(guī)劃中提出,推進(jìn)智慧城軌建設(shè),統(tǒng)籌規(guī)劃,分步實(shí)施;網(wǎng)絡(luò)布局,整體提升;自主可控,創(chuàng)新發(fā)展;先進(jìn)可靠,經(jīng)濟(jì)適用;示范前列,有序推進(jìn);產(chǎn)學(xué)研用,協(xié)同發(fā)展CIM這個(gè)概念是從住建口發(fā)展起來的,原意是城市信息模型,但是現(xiàn)在一般指平臺(tái)和應(yīng)用,CIM基礎(chǔ)平臺(tái)是現(xiàn)代城市的新型基礎(chǔ)設(shè)施,具有可視化可量化的特點(diǎn),可以推動(dòng)城市物理空間數(shù)字化和各領(lǐng)域數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)融合,對(duì)城市治理體系和治理現(xiàn)代化具有重要意義。依托BIM、GIS技術(shù)建設(shè)地鐵數(shù)字孿生底座為焦點(diǎn),結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)值模型等先進(jìn)技術(shù)的信息技術(shù)搭建城市軌道交通CIM平臺(tái),圍繞環(huán)境、生產(chǎn)、過程、運(yùn)行等維度進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、校驗(yàn)、清洗、存儲(chǔ)、集成、共享、分析,借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)模化效應(yīng)將低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)整合為高價(jià)值密度的信息資產(chǎn),使維保業(yè)務(wù)由“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變,從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)、預(yù)測(cè)未來。智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品哪家公司有高空拋物解決方案?

構(gòu)建AIoT應(yīng)用的3個(gè)階段2訓(xùn)練AI模型需要在高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和資源匱乏的ML或DL算法上進(jìn)行訓(xùn)練,這些算法需要更強(qiáng)大的處理能力,例如強(qiáng)大的GPU,以支持并行計(jì)算來分析所收集的、經(jīng)預(yù)處理的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練AI模型涉及選擇ML模型,并根據(jù)所收集、經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。在此過程中,需要評(píng)估和調(diào)整參數(shù)以確保準(zhǔn)確性。有很多訓(xùn)練模型和工具可供選擇,包括現(xiàn)成的DL設(shè)計(jì)框架,例如PyTorch、TensorFlow和Caffe。訓(xùn)練通常在指定的AI訓(xùn)練機(jī)或云計(jì)算服務(wù)上而不是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行,例如亞馬遜的AWSDeepLearningAMIs、谷歌CloudAI或微軟AzureMachineLearning等。

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邊緣計(jì)算AI使用場(chǎng)景3、邊緣計(jì)算AI--面部識(shí)別面部識(shí)別系統(tǒng)是監(jiān)控?cái)z像機(jī)的發(fā)展方向,邊緣計(jì)算AI通過學(xué)習(xí)人臉可以識(shí)別出人類個(gè)體??梢钥焖?、準(zhǔn)確地識(shí)別人臉,適合于針對(duì)性別、年齡等特點(diǎn)的營(yíng)銷工具,以及解鎖手機(jī)的人臉識(shí)別場(chǎng)景。4、邊緣計(jì)算AI--智能型電話它是我們較熟悉的邊緣AI設(shè)備。智能手機(jī)語音助手是智能手機(jī)邊緣AI的好例子,因?yàn)檫@一技術(shù)實(shí)現(xiàn)了他們的語音界面。移動(dòng)電話上的邊緣計(jì)算AI使數(shù)據(jù)處理發(fā)生在設(shè)備邊緣,這意味著無需向云傳輸設(shè)備數(shù)據(jù)。這樣可以保護(hù)隱私并減少通信。哪家公司有智慧燈桿解決方案?太原AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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構(gòu)建AIoT應(yīng)用的3個(gè)階段一般來說,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。一般來說,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。東莞AI邊緣網(wǎng)關(guān)銷售廠家

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