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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。 d) 资源受限:相对云上资源的海量易获取,边侧资源受限(算力、供电、场地等均受限),建设与维护成本更高。 如何发挥边缘计算的实时性和数据安全性,结合中心云的海量算力优势,实现AI的边云协同,就成了解决上述挑战的关键课题。
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