Публикации по теме edge-computing

Публикации по теме 'edge-computing'

Cookies At The Edge: не пост в блоге о выпечке

На днях я столкнулся с интересным вариантом использования периферийных вычислений: управление файлами cookie на периферии. Вероятно, это не будет очень актуально для множества людей, но, тем не менее, это интересный пример использования, которым я хотел поделиться. Краткая справка о файлах cookie Когда большинство людей думают о печенье, они представляют себе вкусные запеченные кусочки. Но мы не здесь…

Коннектор Snowflake Sink от DataStax для Apache Pulsar

Автор: Андрей Егоров Snowflake Sink Connector для Apache Pulsar — это простой способ объединить возможности обмена сообщениями Apache Pulsar с мощной аналитикой Snowflake путем автоматической и непрерывной загрузки сообщений из темы Pulsar в таблицу Snowflake. Соединитель объединяет Snowflake Kafka Connector , созданный Snowflake, с приемником Kafka Connect Adapter (KCA) Apache Pulsar. Коннектор Snowflake Kafka обеспечивает доступ к коду, созданному и оптимизированному..

Битва за запуск моей пользовательской сети на Movidius / Myriad Compute Stick

Intel Movidius Intel Movidius Neural Compute Stick 2 привлек мое внимание как дешевая и, казалось бы, простая возможность запускать нейронные сети на периферии и делать серьезные выводы ИИ на периферийных устройствах (например, Raspberry Pi). Это действительно доступно по цене около 70 евро. В моем университете у все большего числа научных сотрудников валяется один - не знающий, что с ним делать. Поскольку мой отдел на самом деле не занимается ни визуализацией, ни НЛП, мы не хотели..

Аналитика в реальном времени: еженедельный обзор 5 июля 2023 г.

Автор: Команда RTInsights 5 июля 2023 г. Основные соображения при создании решения для управления периферией К сожалению, современная периферийная среда отличается от вашего мобильного телефона или ноутбука. Край часто бывает неоднородным по своей природе и очень удаленным по местоположению, с ограничениями ресурсов, проблемами безопасности и всевозможными вариантами подключения и проблемами. Подробнее Машинное обучение может более точно отслеживать загрязнение пластиком..

AI и ML в центре внимания: трансформация будущего встроенных систем

Встроенные системы являются неотъемлемым компонентом различных приложений, включая бытовую электронику, автомобили, медицинские устройства и промышленную автоматизацию. С быстрым развитием методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) интеграция этих передовых алгоритмов во встроенные системы становится все более важной. В этой статье я представляю всесторонний технический обзор достижений в алгоритмах искусственного интеллекта и машинного обучения для встраиваемых..

Жажда скорости для искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных

Искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных и другие ресурсоемкие рабочие нагрузки, основанные на данных, требуют невероятных вычислительных возможностей от серверов и сети. Современные невероятно быстрые многоядерные процессоры предлагают решение, ускоряя вычислительную обработку. Следовательно, все это предъявляет огромные требования к сетевой инфраструктуре. С увеличением числа критически важных рабочих нагрузок, таких как AI/ML, выполняемых в более плотной и быстрой..

Edge TPU: практический опыт с Coral USB Accelerator от Google

Что такое Edge AI и почему это важно? Традиционно решениям ИИ требовалось большое количество параллельных вычислительных мощностей. Таким образом, долгое время требованием службы на основе ИИ было подключение к Интернету на основе сервера. Но решения, требующие действий в реальном времени, требуют вычислений на устройстве - вот где на сцену выходит периферийный ИИ. Вы можете использовать устройства на базе графических процессоров, но это делает процесс дорогостоящим, а вместе с..