Internet of Things，窄带物联网。它是LPWAN（Low Power Wide Area Network，低功耗广域网）的一种，具有超低功耗，超低成本，超强覆盖，超大连接四大特点。关于NB-IoT技术我们之前曾专门写过一篇文章介绍，此处就不再赘述。 而当前负责制定

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规格名称 计算 磁盘类型 网络   通用计算型S7 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围：1-8 处理器：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：3.0GHz/3.5GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强

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统简化成一个简单的小背包，背着包就可以完成超高清现场采编任务，改变了传统的直播方式。 4K直播特点： -广播级画质，ASIC硬件方案, 低功耗高稳定性。 -内置2个5G模块，可实时监测时延和码率等指标。 -支持云导播，支持多路直播画面的同时预览。 人类对极致的体验追求永无止境，传

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0/node-v10.16.0-linux-arm64.tar.xz tar -xvf node-v10.16.0-linux-arm64.tar.xz ln -s /usr/local/src/node-v10.16.0-linux-arm64/bin/node /usr/local/bin/node

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路和关键举措。 内容大纲： 1、处理器架构漫谈（处理器架构简介、x86处理器、鲲鹏处理器、数据流处理器）； 2、鲲鹏开发套件Web版及IDE插件版操作体验应用迁移； 3、性能调优工具部署&使用实战。 听众收益： 1、了解基于ARMv8架构的处理器/鲲鹏920的体系结构； 2、了解Kunpeng

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流程编排器负责完成神经网络在昇腾AI处理器上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程。 数字视觉预处理模块在输入之前进行一次数据处理和修饰，来满足计算的格式需求。 张量加速引擎作为神经网络算子兵工厂，为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子。 框架管理器将原始神经网络模型转换成昇腾AI处理器支持的形态

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云服务器 AI推理加速型实例Ai1是以华为昇腾310（Ascend 310）芯片为加速核心的AI加速型 弹性云服务器 。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性，实现了能效比的大幅提升，助力AI推理业务的快速普及。通过AI推理加速型实例Ai1将Ascend 310芯片的计算加速能力在公

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芯、端、边、管、云全栈覆盖，支持多云部署。 与海思芯片、模组及操作系统合作，预置华为IoT平台接入能力，芯云协同，极简接入，设备上电即上云。 业界最强的IoT联接平台，提供低功耗、低时延、高安全、高可信、高并发的优质体验。 高效的物联网智能 支持基于昇腾AI芯片的边缘硬件，IoT边缘智能与云端EI智能协同，实现统一智能决策。

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觉、机器学习等）硬件加速的微处理器或计算系统。典型的应用包括机器人学、物联网等数据密集型应用或传感器驱动的任务。” 本系列课程中，NPU可以特指为昇腾AI处理器。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 华为云微认证：基于昇腾AI处理器的算子开发 针对网络模型迁移时

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https://nodejs.org/dist/v10.16.0/node-v10.16.0-linux-arm64.tar.xz 2)解压软件包。 tar -xvf node-v10.16.0-linux-arm64.tar.xz 3)为node及npm建立软链接，方便在任意目录下执行node及npm命令。

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/root/nodeJS/node-v10.16.0-linux-arm64/bin/cnpm /root/nodeJS/node-v10.16.0-linux-arm64/lib/node_modules/cnpm /root/nodeJS/node-v10.16.0-linux-arm64/lib/node_modules/cnpm/bin/cnpm

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智能远传抄表和管网监测结合NB-IoT与云服务，提供打包的云+管+端智能抄表和管网监测解决方案。 -NB-IoT NB-IoT是3GPP标准的LPWA物联网技术，具有低功耗、广覆盖、海量连接、低成本的特性；华为提供NB-IoT芯片并联合生态提供NB-IoT模组，可与基表快速集成为智能整表；与此同时，运营商在各

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设计，全自动表面贴装（SMT）生产工艺制造。电能表的线路设计和元器件选择以较大的环境允差为依据，可保证整机长期稳定工作，高精度、高过载、低功耗，可靠性能高。采用符合国际标准的先进的智能 IC 卡技术实现预付费方式，内置磁保持继电器。通过控制继电器实现控制负载的通与断，实现督促用户先买电后用电的功能。

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NB-IoT设备接入平台，业务实时性要求不高，低功耗、信号广覆盖场景。 CoAP CoAP是资源受限设备和受限网络专用的Web传输协议，专为机器对机器的应用而设计。CoAP提供请求/响应交互模型，支持内置的服务和资源发现。需要底层实现UDP协议。 NB-IoT设备接入平台，业务实时性要求不高，低功耗、信号广覆盖场景。

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这个等级了。至于设置这些不同等级的原因就在于不同等级的模组 芯片的价格是不一样的。 同时在物联网领域，目前使用比较多的是 Cat.1 这个等级，因为除了大部分设备使用低功耗广 域网这个场景之外，还有一部分对于网络速率有需求的设备就会使用 Cat.1 等级，尽管 Cat.4 及更高版本的解决方案支持高速率，但是

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142-0ubuntu0.18.04.1_arm64.deb wget http://launchpadlibrarian.net/433548135/chromium-browser_75.0.3770.142-0ubuntu0.18.04.1_arm64.deb dpkg-i chr

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数量大、类型多、备货难、集成难 智能表类型多、部署集中、数量庞大，靠电池供电且无线通讯易受高楼或地下室阻隔，备货和维护不便，企业对于设备标准化、低功耗和网络深覆盖的需求强烈。 亿级接入数据价值难洞察 随着智能表具陆续启用并采集上报业务数据，企业需配套具有亿级设备连接和高并发处理能力的安全

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②企业级服务器规模部署 华为云 鲲鹏云手机 采取企业级ARM服务器与软件虚拟化技术构建，不仅可以灵活快速的调整虚拟手机的规格性能，更可以做到快速的上量部署，同时结合公有云的云存储、网络、安全等服务，更可以做到体验号，安全放心 ③ARM原生指令兼容性 由于采取与手机同构的ARM指令，华为云鲲鹏 云手机 对安卓A

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子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时，希望尽量在不改变原始代码的前提下，在昇腾AI处理器上能发挥最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速库，库中的算子功能与神经网络中的常见标准算子保持了一

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0和Redis 5.0实例有“x86计算”和“Arm计算”两种CPU架构。推荐使用“x86计算”类型，部分Region已停售“Arm计算”类型。 单机：Redis 4.0/5.0单机实例有x86和Arm两种CPU类型。 主备：主备实例有x86和Arm两种CPU类型；支持多副本，副本数支持2到5。

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与真机一致，应用兼容性有保障。 高 由于采用ARM服务器的实现方式，基于ARM的原生应用兼容性高。 稳定性 中 基于外部各种开源或非商业模拟器软件实现，稳定性难以保证。 极差 非服务器制成品，大量二手真机、手工焊点与复杂接线难以保障产品质量，稳定性非常差。 高 自研高性能ARM芯片与ARM服务器，市场上有大量应用，稳定性与可靠性高。

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