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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
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。 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级,已经是AIoT行业发展的重要通道,那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢?如何将
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物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战
,选择不同的存储及压缩策略,在保证一定查询效率条件下,降低综合存储成本。 充分数据挖掘 如何尽可能的使用各种分析手段,从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息。 提升处理效率 面对IoT设备持续不断的数据注入,如何在数据处理的各个环节(接入,清洗,入库,分析,呈现)实现最佳处性能。 管理数据质量
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从一盏路灯,看亿万级联接的智能之路
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