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边缘计算:万物互联下的新型计算模型

大数据时代下,数据的爆发式增长是信息科学主旋律,随着万物互联趋势不断加深,数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速。同时,智能制造、无人驾驶等众多新型应用对延迟提...

图计算的特点与挑战之探讨

图是由点和边构成的一种古老的数据结构,已有上百年历史。由于其优秀的表达能力和坚实的数学基础,图已经在物理、生物、计算机科学等众多领域得到了广泛应用。仅以计算机科...

面向图计算的加速器的核心问题探讨

图计算的兴起及飞速发展很大程度上得益于图结构灵活的表达能力及其广阔的应用前景。随着图数据规模的持续性爆炸式增长,如何高效地处理大规模图数据成为大数据处理领域亟待...

工业级知识图谱之微软篇

许多知识图谱的实施都是通过定义本体,来对图谱中实体之间的关系施加语义约束。例如,从电影到其导演的联系必须将“电影”类型的对象关联到“人”类型的对象。在某些情况下...

四大工业级知识图谱详细介绍

众所周知,谷歌、脸书、易趣、IBM这四大工业级知识图谱,下面就让大家和小编一起来看看这几家知识图谱的特点吧。1. 谷歌谷歌知识图谱涵盖了广泛的主题,有700亿条...

边缘计算在物联网应用中的问题和挑战

边缘计算在自动驾驶、工业制造、物联网等领域的应用场景复杂多样,连接的设备数量大、分散能力异构,为计算、存储、网络等资源的管理和优化带来困难。云、边、端协同计算对...

边缘计算的发展与主要优势之探讨

云计算的发展使得移动设备可以通过云端的数据中心获得丰富的计算资源。然而,随着物联网人工智能、大数据等技术的高速发展。各类移动设备数量和计算需求急剧增长,传统云计...

边缘计算在物联网发展中的机遇

目前,物联网已经得到大量部署,边缘计算在物联网发展中也蕴含着诸多研究机遇。下面就让来小编带大家一起看看。标准化:标准化是一项新技术被成功推广必不可少的步骤,它记...

边缘智能计算的五大模型训练优化技术概览

在边缘AI模型被部署之前,A应用首先需要基于大量的特征数据(即训练样本)来训练AI模型(如深度神经网络)。由于物联网场景下的训练数据通常以分布式的形式产生和存储...

如何启用存内计算之探讨

存内计算就是在内部存储器里面直接进行运算操作,这是目前发展起来的AI芯片要克服内存墙的难题,突破成本、功耗、运行速度等实用化障碍。启用存内计算有以下方面需要注意...

边缘计算中深度神经网络剪枝压缩的研究简介

边缘计算将计算、网络、存储等能力扩展到物联网设备附近的网络边缘侧,而以深度学习为代表的人工智能技术让每个边缘计算的节点都具有计算和决策的能力,这使得某些复杂的智...

人工智能的新领域:边缘智能技术简介

近年来,受益于算法、算力和数据集等方面的进步,深度学习技术得到了突飞猛进的发展,并在安防、电商、制造业、农业和智能家居等多个领域“大展拳脚”,极大地改善了人类生...

面向边缘智能的模型推理优化技术简介

在深度学习模型的部署(即模型推理)阶段,为了在算力和能耗均受限的边缘或终端设备实现低延迟和高效能的模型推理,现有的优化技术主要可以分为模型压缩、模型分割、模型提...

结合学生认知状态的个性化试题推荐之探讨

认知诊断理论对于学生认知心理的分析和学习能力的刻画具有很强的可解释性。在教育技术的研究和应用过程中,参数的可解释性是非常重要的一项技术指标。例如,在实际应用过程...