愛立信有意思的關於邊緣計算的全球平臺，有點類似於Truphone、沃達豐做的全球物聯網連接平臺，聯合全球多個運營商，構建所謂的UDN （Unified Delivery Network），利用運營商的邊緣節點，幫助運營商現實了基於邊緣計算
本文翻譯自Wikibon矩陣計算與AI革命系列研究文章。 如今異構計算（Heterogeneous Compute，HC）已經部署在消費類移動設備中，與傳統架構相比可以將矩陣工作負載的性能提高50倍。同時，這也將性價比和功耗節省提高
之前我寫過一篇關於視頻項目解決方案設計的“雲、邊、端”公式【視頻項目的“雲、邊、端”公式】，個人感覺這套公式還是非常有用的，系統性地解決了項目過程中對組件、產品的選擇，非常簡單明瞭，總結來說，邊緣網關解決的主要是幾大問題： 協議
邊緣計算的三大誤區 每天都有數百萬臺機器和對象首次連接到Internet上，公司也在通過邊緣計算改變我們對雲基礎設施的看法，從而挑戰傳統架構。事實上，Gartner預計超過40％的企業IT組織將採用邊緣計算策略，比去年增加了1％。
總結：邊緣雲計算2020是爆發的一年，雲計算架構會由端雲架構向端邊雲架構演進，5G+AI會推動邊緣計算不斷向前；在邊緣雲場景中，沉浸式消費場景(CloudXR、雲遊戲)與產業互聯網將不斷髮展；邊緣雲的技術挑戰在於站點小，資源少，站點分佈
如果知道安裝的路徑，一般都是在local下，可以直接查看 nvidia@tegra-ubuntu:~$ cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version 9.0.252 能看到機器上的CU
什麼是雲計算呢？ 簡單來說，雲計算就是將很多計算機資源和服務集中起來，人們只要接入互聯網，將能很輕易、方便的訪問各種基於雲的應用信息，省去了安裝和維護的繁瑣操作。 當然，個人和企業也能使用雲計算中心提供的服務，或者在雲端搭建自己所需
目錄 什麼是邊緣計算 邊緣的價值 推動邊緣計算的四大主要因素 基於Kubernetes構建邊緣計算平臺 邊緣計算場景下：Kubernetes的優勢 邊緣計算場景下：Kubernetes的挑戰 邊緣計算場景下：Kubernetes的架構選型
1. CVonline: Image Databases Index by Topic Action Databases Agriculture Attribute recognition Autonomous Driving B
1. 基本概念 學習分類：基於樹的算法被認爲是最好的，最常用的監督學習方法之一 優勢： 基於樹的算法使預測模型具有較高的準確性，穩定性和易解釋性 與線性模型不同，它們很好地映射了非線性關係 用途 解決分類問題（class
7月6日下午，由ITSS數據中心運營管理工作組（DCMG）和雙態IT聯盟（BOA）主辦、九州雲出品的“邊緣計算研討會”在烏鎮成功舉辦。本次研討會從時下最熱門的話題——上海的垃圾分類開始，引起了與會嘉賓的廣泛熱議。 議題一：垃圾分類與邊緣
之前看了一個移動邊緣計算的三級卸載方案，然後打算做一個仿真，論文名如下 《Energy-efficient Offloading for Mobile Edge Computing in 5G Heterogeneous Netw
本文是這篇《移動邊緣計算的分工協作》的譯文，參雜着我自己的一些理解 文章背景 吞吐量最大化是認知車輛自組織網絡(cvanet)中無線應用面臨的一個關鍵挑戰。協同通信作爲一種潛在的解決方案，通過利用空間的多樣性來提高鏈路容量，近年來
CT：混沌理論，喜歡用k值臨近算法 AHP：應用命中率 表示在查找NE上設備請求的應用程序時命中的百分比。 下面開始聯邦學習的講解 聯邦學習的定義：是一種機器學習設定，其中許多客戶機（例如，移動設備或整個組織）在中央服務器（例如
https://www.xilinx.com/products/design-tools/ai-inference/ai-developer-hub.html#edge 按照1.4的版本來
