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以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践
Partition,所有Shard节点并行写入,单实例支持超10万时间线,最大亿级时间线;通过采用列式存储布局,不同数据类型(如时间类型,浮点型)采用不同压缩算法,相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍,获得极致压缩率;支持多维倒排索引、向量化查询等,相对开源OpenTSDB查询效率提升10倍以上。
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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI,从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程,并结合智能设备AI开发的案例,展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%
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