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边缘计算产业现状与发展建议

随着5G商用,以及IoT和AI的发展,边缘计算的规模和业务复杂度显著增加,边缘实时计算、边缘实时分析和边缘智能等新型业务不断涌现,对边缘基础设施的效率、可靠性和资源利用率有了更高的要求。如何结合云计算发展趋势,打造边缘基础设施成为一个新课题。梳理了边缘计算发展现状,包括边缘计算产业规模、国际国内的电信运营商在边缘计算领域的试点工作,讨论了“多云混合”对边缘计算的影响,分析了边缘计算存在的问题和挑战,并结合项目实践给出了相应的发展建议

  • 2022-01-04
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智能及新型服饰

智能及新型服饰智能穿戴走到今天,主要还是各种智能手表、手环,发展已经相对饱和, 功能也差不多。 智能服装正在悄然兴起!

  • 2021-12-31
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基于全生命周期基础网络服务的探索与创新

随着移动通信、互联网、物联网的纵深发展和爆炸式增长,用户对移动通信网络的带宽覆盖、质量等要求越来越高。同时,用户的业务需求和无线通信技术在飞速发展,通信设备更新换代、基础网络规模日渐增长、基础网络结构日趋复杂,当前处于2/3/4G多网络并存,5G即将进入商用阶段,运营商通信的基础网络在规划、建设、运维、优化服务上存在前所未有的挑战,面临着“网络覆盖广、空间跨度大、专业涵盖多、协调工作杂、过程监控难、管理成本趋高”等一系列难题。

  • 2021-12-31
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数字化工厂组网方案、网络架构、工业5G及上云关键技术解析

工厂网络泛指在工厂场景下的网络总称,如图1所示,根据网络部署的位置可以分为工厂外网和工厂内网,工厂外网是指以支撑工业全生命周期各项活动为目的,用于连接企业上下游之间,企业与智能产品、企业与用户之间的网络。工厂内网是指在工厂或园区内部,用于生产要素互联以及企业IT管理系统之间连接的网络。

  • 2021-12-31
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面向机器学习的隐私保护关键技术研究综述

随着信息通信技术的发展,机器学习已经成为多个研究领域与垂直行业必不可少的技术工具。然而,机器学习所需数据中往往包含了大量的个人信息,使其隐私保护面临风险与挑战,受到了越来越多的关注。对现有机器学习下隐私保护法规政策与标准化现状进行梳理,对适用于机器学习的隐私保护技术进行详细介绍与分析。隐私保护算法通常会对数据质量、通信开支与模型表现等造成影响,因此对于隐私保护算法的评估应当进行多维度的综合评估。总结了适用于机器学习应用的隐私保护性能评估指标,并指出隐私保护需要考虑对数据质量、通信开支以及模型准确率等之间的影响。

  • 2021-12-30
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煤矿智能化标准体系框架与建设思路

煤矿智能化标准体系框架与建设思路煤矿智能化标准体系框架与建设思路煤矿智能化标准体系框架与建设思路

  • 2021-12-30
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符合功能安全的Level2层VCU架构设计

随着软件定义汽车的趋势日益加强,道路车辆电子电器系统满足功能安全已经成为基本要求。近期,在欧盟车辆型式批准(typeapproval依据部分UNECE法规)和我国车辆的CCC认证中,对采用电子控制的转向、制动、动力电池管理系统等也引入了功能安全要求。高效的软件架构设计显然对功能安全的实施和落地起着引导性作用,所以电子电器系统满足功能安全要求已经成为产品基本属性。针对软件架构如何满足功能安全要求,业内人士纷纷借鉴了E-Gas架构,E-Gas最先被应用于发动机控制器EMS,由Level1功能层、Level2功能监控层、Level3控制器监控层三部分组成。国内相关论文分别将E-Gas架构应用于各个控制功能中,其中专利、文献、文献、文献、文献都针对功能安全标准设计了整车控制器硬件和软件,但并未涉及Level2软件架构。

  • 2021-12-30
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Mobileye在2021年CES上的最新演讲分析:地图

Amnon Shashua教授对于在当今技术发展水平下,自动驾驶系统和地图依赖关系的论述,是Mobileye本次在CES2021会议上的一个重点(也是亮点)。我们在以往的公众号文章里面也多次谈到了高精地图存在的必要性(与否?),尤其是在Tesla的Autopilot系统中是否真正存在“高精地图”等等……这些热点话题,当然小编水平有限,但如果参照Shashua教授的观点来看,确实是可以解释和描绘得更加清晰和直接的。所以小编今天花点篇幅,把这部分Mobileye的REM(Road Experience Management)地图的制作和使用思路梳理一遍,供各位参考。

  • 2021-12-30
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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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