企业视频展播，请点击播放视频作者：北京速***子科技有限公司边缘设备智能化的基本要求将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，智能交通边缘计算系统，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度***网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸边缘计算的关键意义根据IDC预测，物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。可以预见的是，随着数字化转型的加快，传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备，生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。从企业管理者的角度来看，选择产业升级的目的有两个：一是提高生产效率，以降低成本，提供更好的客户体验；二是对价值链进行“洗牌”，以发现新的商业模式，FPGA边缘计算系统，提供新的产品和服务。从战略的角度来看，产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化，贵州边缘计算系统，二是对于企业数字化业务的创新、转变。边缘计算的应用智慧城市是利用***的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。2016年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。FPGA边缘计算系统-速***子(在线咨询)-贵州边缘计算系统由北京速***子科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。北京速***子科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为仪器仪表具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)