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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
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。 内容大纲: 1、业界边缘AI遇到的挑战和痛点; 2、边云协同AI训练概念及其使用场景、如何应对边缘AI痛点;
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华为云Stack城市智能中枢有什么技术让城市变智能?
置人员之间的对应关系,将工单直接分拨到正确的部门。 简而言之,就是让事件及时发现,精准分类,自动流转 通过全域感知服务,原来需要人工巡检的发现的问题,现在都可以用AI感知来替代,而且准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗
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