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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
I与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。
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一文读懂华为云IoT数据分析服务
物联网数据处理的关键是对时序数据的处理写入功能:怎样满足海量设备高并发,实时写入的要求? 压缩比例:某些物联网设备可能产生巨量数据,最大限度的压缩是减少成本的直接手段。 查询效率:面对长时间积累的物联网数据,如何满足高性能查询,特别是经常做时间维度的聚合查询。 按数据时效性分层处理,获得综合处理效率最大化
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