知识分享

  • 边缘计算的特点和优势

    1、数据处理实时性边缘计算整合了数据采集、处理、执行三大能力,避免了数据上传下达所产生的时延弊端,提升了本地物联网设备的处理能力和响应速度。2、降低带宽限制的影响在网络边缘处理大量临时数据,不再全部上传云端,这极大地减轻了网络带宽和数据中心功耗的压力3、提高敏感隐私数据的安全性边缘计算将用户隐私数据不再上传,而是存储在网络边缘设备上,减少了网络数据泄露的风险,保护了用户数据安全和隐私。4、业务数据

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  • 边缘计算处理数据的四大优势

    1.边缘计算可以实时或更快递进行数据处理和分析,让数据处理更靠近源,而不是外部数据中心或者云,可以缩短延迟时间。2.在成本预算上可以大大减轻经费预算。企业在本地设备上的数据管理解决方案所花费的成本大大低于云和数据中心网络。3.减少网络流量。随着物联网设备数量的增加,数据生成继续以创纪录的速度增长。结果,网络带宽变得更加有限,压倒了云,导致更大的数瞩瓶颈。4.提高应用程序效率。通过降低延迟级别,应用

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  • 什么是边缘计算?

    边缘计算是一种通过在网络边缘(更靠近数据源)执行数据来改善基于云的计算系统中数据处理的方法。使用边缘计算技术有很多好处,例如:协助应对延迟挑战。使带宽密集型内容更接近用户。帮助启用将来的网络基础结构。通过某些类型的网络基础架构,过去可以在云核心执行的许多电源处理(例如,分析数据)现在都可以实现。在未来几年内,云的功能可能会被边缘所取代。

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  • 未来AI法院或成主流,为什么需要互联网法院?

    互联网技术的发展为人类生活开辟了第二空间,推动着社会各个领域内的生产关系发生变革,比如数字经济、虚拟社交的兴起。以互联网为技术支持的衍生产品也逐渐渗透到社会生活的各个领域,从“互联网+医疗”到“互联网+教育”,时下,“互联网+司法”也逐渐进入人们的生活。事实上,互联网与司法的交融目前仍更多地聚焦于如何利用法律手段应对新技术发展应用带来的挑战,比如数据竞争正当性的规制,或者人脸识别下隐私的保护等。然

    2020-10-23 admin 25

  • 铁路智慧转型:高效AI货检,AI算力20倍提效助攻

    如果说高铁技术的问世开启了铁路运输的“速度革命”,那么人工智能技术的应用则将造就铁路出行的“智能革命”。铁路运营管理作为铁路信息现代化的最主要组成部分,其构成极为庞大复杂。铁路运营管理信息系统包括运输管理、车辆管理信、工务管理、物资管理、基建管理等数十个或大或小的子系统。要想在如此庞杂的系统中准确寻找到与人工智能技术的最佳的“触点”,显然并非易事。这需要对铁路运输业务有非常深刻的理解,同时需要对于

    2020-10-23 admin 16

  • 靠追踪肌肉识别表情的“人脸识别”耳机?

    用AI使蒙娜丽莎动起来,甚至是跟着你的表情一起运动,随着技术的发展,这些都已经不是什么新鲜事了。这些面部追踪系统,往往都需要一定精度的摄像头。但是,如果文摘菌告诉你,这些摄像头其实全都可以撤掉呢?别急着反驳,这已经被康奈尔大学的研究人员实现了,整个过程他们没有用到过一个面对用户正脸的摄像头,就成功地实现了面部追踪,至于效果,好像也没有差到哪儿去。按照惯例,我们还是先看看追踪效果如何:既然没有用到摄

    2020-10-23 admin 12

  • 旧有努力“差点劲”,AI推动电力运检智能化再升级

    丘陵山间,茂林深处,激流河谷……无论是闷热异常还是狂风大雨,只要有输电铁塔或电力基站的地方,常常能看到几个电力运检工人连走带爬赶来巡视。有业内人士统计过,一名普通线路工人三十年巡线所走过的山路可绕赤道1周。经济的发展推动输电线路密度快速上升,随之而来的是电力运检任务不断加重。点多面广的设备布局下,电力运检工人的巡查线路覆盖着许多常人不会到达的区域,在过去数十年中,除了跋山涉水,登高、野外作业等带来

    2020-10-23 admin 5

  • 人工智能物流产业联盟成立,旷视携手合作伙伴共创AI+物流新业态

    人工智能技术应用需要不断与物流行业深度融合,物流产业的智慧升级也离不开全行业的协作配合。10月15日,在旷视智慧战略暨“AI+物流产业联盟”发布会上,旷视与精星、富勒、国药物流、伍强、优乐赛、北邮联合发起筹备的人工智能物流产业联盟正式成立。30余家联盟成员将携手共创AI+物流新业态。业界领袖聚首,共话AI+物流新业态物流泰斗、北京科技大学物流研究所所长吴清一,中国机械工程学会副理事长兼秘书长、人工

    2020-10-23 admin 8

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