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標簽 > 邊緣計算
邊緣計算,是指在靠近物或數據源頭的一側,采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺,就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起,產生更快的網絡服務響應,滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業連接之間,或處于物理實體的頂端。而云端計算,仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。
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5G網絡切片是一種靈活、定制化、高效和安全的網絡服務模型,可以為不同應用場景提供各自定制化的網絡服務,滿足不同應用場景的不同需求。隨著5G網絡的不斷...
5G網絡切片無線側實現差異化服務5G網絡切片是一種新型技術,可以將網絡資源按照不同的業務需求劃分成多個獨立的虛擬網絡。這樣,在一段時間內,每個業務都...
使用Synopsys協議連續體滿足計算高速鏈路設計的異構驗證和確認要求
數據是推動云/邊緣計算關鍵用例和人工智能進步的新燃料。數據處理的各個方面(收集、存儲、移動、處理和分散)都帶來了獨特的設計實現和驗證挑戰。對異構計算的需...
邊緣計算的快速發展使得計算能力加速向邊緣遷移,AI也逐步從中心節點向更貼近數據源和業務現場的邊緣側拓展,邊緣與云的關系已經呈現出既有分工又彼此合作的局面...
Edge AI是一個將邊緣計算和人工智能(AI)結合在一起的系統,其目標是使用機器學習算法處理本地硬件設備生成的數據。Edge AI的優勢不僅是數據處理...
我們將談論在不同的NVIDIA Jetson 系列設備上運行YOLOv8 模型的性能基準測試。我們特別選擇了3種不同的Jetson設備進行測試,它們是 ...
基于5G技術的專網,可以面向用戶所屬的指定區域進行部署,例如園區、校區、醫院、港口等。它可以支撐遠程車輛操控、遠程機械作業、遠程質檢、遠程手術、超高清視...
邊緣計算層。該層強調的是減少數據量如下圖,并把數據轉換為有利于存儲和處理的數據。使得數據精準可靠,并且可分析。
實現工廠的數字化,需要了解生產設施所面臨的挑戰。在5G和移動邊緣計算的幫助之下,企業主、生產制造設施經理和控制工程師正在體驗到從傳統的手動過程升級為自動...
AI的三大關鍵基礎要素是 **數據、算法和算力** 。隨著云計算的廣泛應用,特別是深度學習成為當前AI研究和運用的主流方式,AI對于算力的要求不斷快速提...
機器學習 (ML) 、人工智能 (AI) 應用的廣泛部署一直在推動數據中心和邊緣計算需求不斷增長。ChatGPT千億級大規模參數模型的出現,更是對單卡算...
自動化迫使每個行業采用智能傳感器和設備,可以將模擬數據映射到數字形式,以便更好地監測和控制現實世界的參數。因為這些設備嵌入在自然界中,即。它們連接到互聯...
減少向外部位置傳輸數據也意味著開放連接的減少和網絡攻擊的機會減少。這使本地設備安全運行,遠離潛在的攔截或數據泄露。
自動駕駛技術進步:機器人導航識別周邊環境更加及時與精準,避障更加靈活,推動清潔機器人、配送機器人進步。 自然語言處理技術進步:以ChatGPT為例的大...
邊緣網絡的不穩定性導致邊緣節點經常出現和管理系統的斷連,該場景下如何保證邊緣應用持續穩定的運行,也是邊緣云原生平臺需要解決的重要問題。
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