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?物联网边缘的智能视频分析技术

使用节点分析和对数成像器可改进物联网(IoT)中的视频分析应用。视频分析应用试图利用日常世界中丰富的信息资源,出于几个原因考量。包括日常监控的人脸识别,但大部分原因集中在预测分析和行为分析上。这些应用中收集到的信息可通过云计算进行更高端的广泛处理。然而,深度处理有其局限性,并且可以通过往组合中增加节点分析和对数成像器在很多方面加以改进。

  • 2021-05-06
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一种基于硬多租的大数据serverless解决方案-胡子千庄清惠

随着 Kubernetes 的不断成熟,大数据向 Kubernetes 迁移已经成为了一种趋势。由于大数据应用本身的复杂性,目前大数据 on Kubenetes 通常采用 operator + crd 的方式,以独占集群的视角来管理计算任务。独占集群的任务管理模式使得在构建 Saas 服务时,大数据应用对 Kubenetes 集群的隔离要求与 Kubenetes 集群的利用率成为了难以调和的矛盾。

  • 2021-05-06
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云服务器ECS内存增强型实例re6

? 内存型数据如SAP HANA数据库 ? 其他内存型数据库,如Redis a. 单线程类对主频要求高,关闭超线程可以获得接近1:32超大内存容量,同时CPU计算能力更强 b. 内存内计算,对内存容量要求大

  • 2021-05-06
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车联网关键技术未来发展趋势深度解析

车联网作为一项跨越了汽车、交通运输、信息技术、通讯、消费电子、工业电子、媒体娱乐等多个行业的新兴技术,在经历了前几年的概念炒作热潮后,正从概念阶段逐步转向市场化,并开始在市场占据一定的份额。据全球著名研究机构Strategy Analytics专家日前在“2017 中国网联汽车及无人驾驶国际峰会”上发布的数据显示,到2021年,中国搭载有嵌入式车联网解决方案的乘用车将占据年度总销量的77%,拥有驾驶员辅助系统和可进行部分自动驾驶的乘用车配售率也将达到50%以上。

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布局未来,培育新一代智能建筑工程的领军人

硝烟未散的中美贸易战,美国一个深厚的考量就是阻击“中国制造2025”计划。而细翻计划的目录,我们会发现,作为其中五大工程之一的智能制造工程,在2017年已经展现出了强劲的发展势头。

  • 2021-05-06
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华为:全场景人工智能助力智能制造

近十年来,由于引入了机器学习尤其是深度学习的技术,人工智能得以取得重大进展。深度学习技术在CPU运算时会涉及大量卷积神经网络的模型及矩阵乘的数学运算,而传统的CPU平面结构,在做运算时效率非常低。

  • 2021-05-06
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(张建飞)云原生微服务大会——微服务下的应用架构设计V3

随着互联网网民数的爆发式增加以及人们对随时随地接入互联网诉求的加强,互联网产品需要面对的并发请求量越来越大,云计算的诞生和普及为海量并发请求的应用提供了弹性的硬件支撑。 本案例分享基于微服务的应用架构设计,内容涉及如何构建一个微服务应用,服务注册与发现,微服务测试和典型的微服务架构设计模式,以及微服务架构在七牛的实践案例。

  • 2021-05-06
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(至简)ServiceMesh在超大规模场景下的落地挑战

随着微服务软件架构在互联网企业的广泛实践,新一代微服务软件架构技术悄然兴起, Service Mesh 便是其中之一。根据 Linkerd CEO Willian Morgan 对 Service Mesh 的定义,Service Mesh 是一层处理服务间通信的基础设施。云原生应用有着复杂的服务拓扑,Service Mesh 保证请求可以在这些拓扑中安全且可靠地穿梭,对整个服务网络进行观测和高效查错,以及通过灵活的流量治理能力为新功能上线提供高效的验证手段。在实际应用当中,Service Mesh 通常是由一系列轻量级的网络代理(又被称为 Sidecar)组成的,它们部署在应用进程的边上且对应用进程完全无感。

  • 2021-05-06
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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