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边缘计算硬件架构介绍

边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合,并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能(AI),而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置,例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜,对硬件施加了不同的限制。

  • 2021-08-06
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基于TensorFlow的分布式深度学习技术

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型,项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下,模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的,但随着数据集的增大和训练时间的增长,有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此,开发者们不得不寻求分布式训练的方法。 今天分享的内容包括分布式深度学习概述(深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标),分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。

  • 2021-08-06
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人工智能和智能边缘方案及实践

什么是边缘计算 在靠近终端设备或数据源头的边缘节点,融合联接、计算、存储、控制和应用,满 足用户实时、智能、数据聚合和安全需求。 智能边缘,就是将简单的边缘节点智能化,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本 地处理。边缘计算是为减轻传统云计算架构的计算负担,是其补充或延伸,云边协同。 ? 连上云的边缘才有强大能力和灵活性。 ? 连上边的云才有数据引流上云和应用服务落地点。 人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能, 感知环境、获取知识 并使用知识获得最佳结果的理论、 方法、技术及应用。

  • 2021-08-06
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谷歌发布史上最强人类大脑「地图」,在线可视3D神经元「森林」

长久以来,科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构,以了解神经系统是如何工作的。 不知你是否看过高分辨自动重建的3D大脑皮层地图? 近日,谷歌与哈佛大学的Lichtman实验室合作,发布了最新的「H01」数据集,这是一个 1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图。 H01 样本通过连续切片电子显微镜以 4nm 分辨率成像,再通过自动计算技术重建和注释,最后可以看到初步的人类大脑皮层结构。

  • 2021-08-06
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一文看懂国产芯片现状(设计、制造、封测、材料等)

半导体是电子产品的核心,信息产业的基石。半导体行业因具有下游应用广泛、生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点,产业链从集成化到垂直化分工越来越明确,并经历了两次空间上的产业转移。全球半导体行业大致以4-6年为一个周期,景气周期与宏观经济、下游应用需求以及自身产能库存等因素密切相关。2017半导体产业市场规模突破4000亿美元,存储芯片是主要动力。

  • 2021-08-05
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为何国内MES项目平均交付率低于50%?

在最近的联合国制造业出口排名中,中国位居榜首。但随着“工业 4.0”推动制造业经历近几十年来最深刻的变革,中国这个制造业大国也面临一个至关重要的问题:数字化转型,随着制造业数字化转型或者智能制造升级改造情况越演越烈,关于智能制造方面的内容也自然而然收到了聚焦,应网友提出的问题“为何国内MES项目平均交付率低于50%”,简单阐述下自己的一部分理解。

  • 2021-08-04
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国内整车厂“造芯”还缺什么?

2020年下半年以来,汽车行业的“缺芯”问题就一直困扰着全球各大车厂,福特、通用、丰田、现代、沃尔沃等一众车厂相继出现部分工厂或车型停产的情况,而国内也有南北大众和蔚来等车厂受到影响,出现短暂停产现象。 目前来看,这一芯片短缺问题并不会马上得到缓解。中国汽车工业协会相关负责人之前表示,芯片供应问题对国内企业生产的影响会在2021年二、三季度重点显现,四季度影响会略有下降,真正缓解可能要到明年一季度。

  • 2021-08-03
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计算机发展历史

电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机,电脑是用来做计算的。在古时候,人们最早使用的计算工具可能是手指,英文单词“digit”既有“数字”的意思,又有“手指“的意思。古人用石头打猎,所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点:手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点:结绳慢,绳子还有长度限制。 又不知过了多久,许多国家的人开始使用”筹码“来计数,最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子,大约二百七十几枚为一束; 多用竹子制成,也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点:使用算筹计算太麻烦了,很不方便——计算时需要慢慢摆放。

  • 2021-08-02
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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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