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aiot市場|從物聯網到aiot驅動下的智能物聯網

發布時間 : 2020.10.26
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從物聯網到AIoT--AI驅動下的智能物聯網。

雖然物聯網可以讓企業將設備數據轉化為可操作的洞察力,以優化業務流程和預防問題的发生,但能否及時、有效地處理數據,將決定企業能否充分享受物聯網帶來的好處。從連接的傳感器和設備中流出的眾多數據流每年都在以億級的速度增長,以每年數千的速度緩慢增長的企業雲最終將被超出其消化能力的海量數據集所淹沒,這只是時間問題,以下我們可以來看看aiot市場

深度學習--aiot市場機器像人類一樣學習

深度學習是人工智能算法的一個高級分支,越來越多地部署在邊緣,用於分析視覺圖像。作為計算機視覺、自動駕駛車輛、機器人和許多其他支持視覺的自主機器背後的一項關鍵技術,深度學習教會計算機從圖像數據中學習覆雜的模式,以便檢測和識別照片和視頻中的物體--與人類大腦的方式類似

aiot市場納入其物聯網

在機器自主運行、安全監控、生產過程監控等應用中,本地設備需要對時間緊迫的事件即時采取行動。等待雲端的反饋會導致響應延遲,使設備不易實時完成任務。為了解決數據過載和響應滯後的問題,現在越來越多的公司正在尋求將邊緣計算和人工智能解決方案納入其物聯網系統。



aiot市場|在需要的地方處理數據

邊緣計算:在需要的地方處理數據

邊緣計算是一種分布式計算技術,它將計算帶到了物聯網網絡的邊緣,本地設備能夠在盡可能接近其源頭的地方處理時效性數據,而不必將數據发送到中央控制服務器進行分析。將數據處理帶回邊緣的主要好處是,它可以在傳感器數據產生的現場就進行處理,從而消除延遲,使本地設備和應用能夠即時響應。同時,通過對源頭附近的原始數據進行過濾,邊緣計算可以大大減少发送到企業雲端的數據

宗毅汪汪

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