Публикации по теме 'edge-computing'
Edge AI: платформа для приложений здравоохранения
Развертывание моделей AI / ML на пограничных устройствах
(Дарвин Эдж, Швейцария) Милян Вулетич, Владимир Муягич, Никола Милоевич, Дебмаля Бисвас
Аннотация . Edge AI позволяет развертывать интеллектуальные решения на периферийных устройствах, уменьшая задержку, обеспечивая выполнение в автономном режиме и обеспечивая надежные гарантии конфиденциальности. К сожалению, достижение эффективного и точного выполнения алгоритмов искусственного интеллекта на периферийных устройствах с..
Эффективное использование PDFMAKE с Angular
Зачем использовать PDFMAKE?
Pdfmake — это библиотека с открытым исходным кодом для создания pdf-файлов как в браузере, так и на сервере. В настоящее время серверы слишком загружены, и в то же время клиентские машины мало способны с точки зрения вычислений и памяти. Поэтому мы должны использовать эту силу всякий раз, когда это возможно. Итак, в нашем контексте мы будем использовать pdfmake в нашем интерфейсе Angular, чтобы сервер только обрабатывал данные и отправлял json в..
Во-первых, не все компьютеры считаются IoT-устройствами. Чтобы рассматриваться как приложение IoT, компьютеры должны быть подключены к Интернету, что…
Во-первых, не все компьютеры считаются IoT-устройствами. Чтобы рассматриваться как приложение IoT, компьютеры должны быть подключены к Интернету, что означает, что они должны содержать сетевое оборудование, основанное на себе. Кроме того, большинство устройств IoT работают под управлением встроенной Linux, а C считается самым популярным языком, используемым для программного обеспечения IoT. Кроме того, Java, JavaScript, PHP, Go, Ruby и Python также являются популярными языками для..
MicroZed Chronicles: Процессор глубокого обучения
Несколько недель назад мы рассмотрели Xilinx Комплект для разработки глубокой нейронной сети и фреймворк DNNDK.
В этом блоге мы подробно рассмотрим элемент, лежащий в основе DNNDK, - это процессор глубокого обучения, или DPU, как его обычно называют.
Использование DPU с DNNDK позволяет нам реализовать сверточные нейронные сети (CNN) в наших решениях Zynq и Zynq MPSoC.
DPU создается в программируемой логике и требует подключения как к процессору, так и к внешней памяти. Во внешней..
Портативное оборудование для глубокого обучения машинного обучения
Встроенное машинное обучение, доступ к TinyML
Если вы еще не слышали, портативное машинное обучение находится на подъеме. Встроенные системы с возможностями машинного обучения делают устройства умными и мощными. У NVIDIA есть плата размером с номерной знак, которая может обеспечить автономное вождение. Некоторые из USB-накопителей для машинного обучения вполне доступны по цене ‹ 150 долларов. (В ближайшем будущем мы поговорим о появлении TinyML, даже более мелких устройств с..
AI @ Edge - Coreset: интеллектуальная выборка данных для AI / ML на 5G Edge
Авторы: Венди Чонг, Утпал Мангла, Сатиш Садагопан, Мудхакар Шриватса, Мэтьюз Томас, Динеш Верма, Шицианг Ван
Многие современные приложения генерируют огромный объем данных на периферийных устройствах, таких как датчики Интернета вещей (IoT), камеры, смартфоны и т. Д. Ожидается, что с появлением 5G это будет только расти. Было бы очень полезно, если бы такие данные можно было использовать для обучения новых моделей машинного обучения (ML), что, однако, сложно из-за пропускной..
Сжатие модели: потребности и важность
Узнайте о потребностях и преимуществах различных методов сжатия моделей для глубокого обучения.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком в компьютерном зрении или экспертом, вы, вероятно, слышали о победе AlexNet в конкурсе ImageNet в 2012 году. Это был поворотный момент в истории компьютерного зрения, поскольку он показал, что модели глубокого обучения могут выполнять задачи, которые считались очень сложными. для компьютеров с беспрецедентным уровнем точности.
Но знаете ли вы,..
