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如何选择合适的边缘计算机——将 AI 转移到 IIoT 边缘？ 将 AI 转移到 IIoT 边缘 IIoT 系统的激增正在产生大量的数据。例如，在大型炼油厂内，大量传感器和设备每天都会生成 1TB 的原始数据。将所有这些原始数据，发送回公共云或私有服务器进行存储或处理，需要相当大的带宽、可用性和功耗。在很多工业应用中，尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中，不间断向中心服务器发送大量数据是不可能的。 即使企业拥有带宽和足够的基础设施，部署和维护成本也非常高，数据传输和分析还存在大量延迟的情况。关键任务的工业应用必须能够尽快分析原始数据。 为了减少延迟、降低数据通信和存储成本，并提高网络可用性，IIoT 应用正将 AI 和 ML 功能部署到网络边缘，以直接在现场启用更强大的预处理功能。更具体地说，边缘计算处理能力的进步，使 IIoT 应用能利用边远位置的 AI 决策能力。哪家公司有消防通道监管解决方案？信息化AI边缘网关价格多少

智慧轨交 在十四五规划中提出，推进智慧城轨建设，统筹规划，分步实施;网络布局，整体提升;自主可控，创新发展;先进可靠，经济适用;示范前列，有序推进;产学研用，协同发展CIM这个概念是从住建口发展起来的，原意是城市信息模型，但是现在一般指平台和应用，CIM基础平台是现代城市的新型基础设施，具有可视化可量化的特点，可以推动城市物理空间数字化和各领域数据、技术、业务融合，对城市治理体系和治理现代化具有重要意义。 依托BIM、GIS技术建设地铁数字孪生底座为焦点，结合大数据、人工智能、虚拟现实、数值模型等先进技术的信息技术搭建城市轨道交通CIM平台，围绕环境、生产、过程、运行等维度进行数据的采集、校验、清洗、存储、集成、共享、分析，借助大数据平台规模化效应将低价值密度的数据整合为高价值密度的信息资产，使维保业务由“经验驱动”到“数据驱动”转变，从数据中提取知识、预测未来。南宁AI边缘网关技术实力强哪家公司有智慧社区解决方案？

将 AI 与 IIoT 相结合 在前面讨论的每个工业应用 中，“AIoT”都可以提供降低劳动力成本、减少人为错误和优化预防性维护的能力。AIoT 是指在物联网 (IoT) 应用中采用人工智能技术，以提高运营效率、人机交互以及数据分析和管理。那么我们所说的人工智能到底是什么，它将如何融入工业物联网？ AI 是研究如何构建智能程序和机器，来解决传统上由人解决的问题的一般科学领域。AI 包括 ML，ML是 AI 的一个特定子集，它使系统能够通过经验自主学习和改进，而无需进行编程，例如通过各种算法和神经网络。另一个相关术语是“深度学习”（DL）， 它是 ML 的一个子集，其中多层神经网络从大量数据中学习。 由于 AI 是一门覆盖面非常广的学科，本文主要讨论的重点是计算机视觉或 AI 驱动的视频分析。AI 的其它子领域，通常与 ML 结合使用，实现工业应用中的分类和识别。 从远程监控和预防性维护中获取的的数据，到智能交通系统中控制交通信号的车辆识别，到农业无人机和户外巡逻机器人，再到工业产品的微小缺陷自动光学检测等，计算机视觉和视频分析正在为工业应用释放更大的生产力和效率。

构建 AIoT 应用的 3 个阶段 2 训练 AI 模型需要在高级神经网络和资源匮乏的 ML 或 DL 算法上进行训练，这些算法需要更强大的处理能力，例如强大的 GPU，以支持并行计算来分析所收集的、经预处理的大量训练数据。训练 AI 模型涉及选择 ML 模型，并根据所收集、经预处理的数据对其进行训练。在此过程中，需要评估和调整参数以确保准确性。有很多训练模型和工具可供选择，包括现成的 DL 设计框架，例如 PyTorch、Tensor Flow 和 Caffe。训练通常在指定的 AI 训练机或云计算服务上而不是在现场进行，例如亚马逊的 AWS Deep Learning AMIs、谷歌 Cloud AI 或微软 Azure Machine Learning 等。哪家公司有智慧交通解决方案？

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