- 最近十年正值數字經濟的成熟期，我們尤其在過去八年見證了空前的數據增長速度。今天，我們擁有前所未有的海量重要數據，這些數據不僅可以用于各行各業的高效預測，還可以真正成為企業創收和顛覆性創新的來源。為了緊跟行業快速變化的步伐，每家企業均在積極投資開展數字化轉型，以獲得迅速適應形勢并超越競爭對手的能力。IDC白皮書[1]中被稱為數據成就者(Data
Thriver)的企業贏得新客戶的能力和盈利水平是非數據驅動型企業的三倍。通過數字手段改進運營和產品，企業領導者能夠收集和利用數據來獲得洞察力，幫助自身發掘
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云 邊緣計算 容器
- 我們正走向一個零延遲的未來，實時計算無處不在，又肉眼不可見，面對這樣的未來，企業需要重新思考如何收集和處理數據，而這當中也存在著一些巨大的挑戰，還有機遇。
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量子計算 邊緣計算
- 各大互聯網巨頭在云計算的領域爭的頭破血流的時候，在IoT領域逐漸開始興起一種更為靠近物或數據源頭的最近端服務——邊緣計算。邊緣計算節點上承云計算，下接各類傳感節點，可謂是IoT的”咽喉”之地。 簡單來說，邊緣計算是將云計算與人工智能優勢的結合。在終端節點與網絡連接之間，或用網關，使得本地設備具有一定的算法支持能力，能夠采集和處理傳感器數據，在沒有網絡連接的情況下進行有效的運算和判斷。并且能在有網絡連接的情況下通過云計算和機器學習，更新自身的推理模型，使運算更為精準?！ XP作為國際知名半導體廠商，
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工業IOT，邊緣計算
- 此前，業界比較知曉的是云計算、霧計算和邊緣計算，近期出現一個“冷計算”。冷計算是怎樣一種概念，對當前的產業有哪些幫助? 當電子設備的性能提升高時，其溫度會上升，這樣不僅不利于元器件和設備的壽命，同時也會消耗不必要的能量。尤其是隨著5G的到來，采集的數量越來越大，這給數據中心和超級計算機等大型系統帶來挑戰?！ ≡谶@樣的產業背景下，冷計算這一概念開始重新得到關注?！ 母拍顚用鎭碇v，冷計算是降低計算系統的運行溫度以提高計算效率、能量效率或密度。在低溫下運行計算系統時，會產生最顯著的影響。這個低溫到底是多
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云計算 霧計算 邊緣計算
- 近日在2018英特爾人工智能大會上，英特爾公司物聯網事業部副總裁Jonathan Ballon 站在物聯網的角度展望了未來人工智能與物聯網兩大技術之間的融合，從他的觀點中我們可以發現邊緣計算將是促進兩大技術融合的關鍵所在，就此話題Jonathan Ballon還接受了筆者的專訪。 從互聯網過渡到物聯網已經是大勢所趨，這將帶動整個計算架構的變革。在未來20年的時間里，人工智能所產生的這些機遇或者說機會，Jonathan Ballon認為將有一半體現在網絡的邊緣之上。這也意味著對于英特爾公司來說，
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Intel IoT 邊緣計算
- 領先的關鍵基礎設施物聯網軟件提供商風河公司已經與CENGN(新一代網絡卓越中心)聯合創建公共軟件倉儲庫，提供StarlingX主機資源，作為開放源碼社區的設計參考?！ tarlingX是一個純粹的源代碼項目，沒有ISO或二進制映像，因而導致對此有興趣的開發人員在快速入門和重要實驗等方面普遍遇到挑戰。如今，有了這個新的公共軟件倉儲庫，訪問者很快就能下載ISO映像并獲得上游組件的訪問權。目前，開發人員可以訪問CENGN的StarlingX鏡像站點，也可以在mirror.starlingx.cengn.c
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風河 邊緣計算
- 邊緣設備可能更容易遭受攻擊，從而影響其安全性。因此，在邊緣設備部署時，安全是一直需要考慮的問題。
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邊緣計算
- 近日，知名咨詢及分析機構Gartner發布了最新預測2019年十大戰略技術，其中包括：自主化設備、增強分析、AI驅動的開發、數字孿生、邊緣計算、沉浸式體驗、區塊鏈、智能空間、隱私與道德、量子計算?！ ∵@十大科技趨勢被認為在未來5年將產生變革式創新，并帶來超過億萬計的商業機遇。Gartner 認為，未來，無處不在的智能設備提供各種基于大數據的貼心服務，將是科技的未來，Gartner稱之為Intelligent Digital Mesh。 Intelligent：AI將深入所有已有的垂直行業，并創造出新
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區塊鏈 邊緣計算
- 9月中旬，D&R IP SoC China會議在上海長榮桂冠酒店舉行，基于FPGA的硬件加速器件和嵌入式FPGA知識產權(eFPGA IP)領域的領導性企業Achronix半導體公司在會議期間發表演講并進行現場展示。 Achronix亞太區總經理羅煒亮先生(Eric Law)代表公司發表題為“利用Speedcore eFPGA加速邊緣計算”的演講，該演講是“eFPGA是物聯網解決方案的使能者”主題會議的一部分?！ ×_煒亮先生在演講中對Achronix公司的基本情況和主要產品作了簡要介紹，并分
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Achronix 邊緣計算
- 時代在前進，技術在進步，不管擁有市場領導地位的國際巨頭，還是手握一技之長的后起之秀，都要隨著時代演進，才能在競爭中立于不敗之地。
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邊緣計算 物聯網
- 在電子智能領域，所有類型的芯片廠商都不約而同的研發推出各種不同類型的AI處理器。國外大企，像高通、英偉達等，都已宣布推出用于智能手機和其他移動設備的神經引擎。例如在智能手機中添加AI功能和手機的Face ID應用等。使用邊緣側AI自行處理相比傳輸到云端處理更安全、私密，響應時間更快。 按照整體大趨勢，不出意外的，神經網絡引擎/加速器成為主流。幾年后，每臺帶有攝像頭的設備都將包含具有AI功能的視覺處理和神經網絡引擎。 什么是邊緣計算? 在邊緣計算參考架構2.0中，對邊緣計算有這樣的定義： “邊緣
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邊緣計算 AI
- 一直以來，英特爾都是開源的強力支持者，不遺余力地在軟硬件優化方面做出努力，人工智能、自動駕駛、邊緣計算的時代已經到來，開源軟件正走向下一個輝煌。
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邊緣計算 車載 英特爾
- 物聯網的發展讓大量設備開始聯網，在互聯網邊緣產生了海量數據，邊緣計算以其精準高效的實時響應速度獲得了青睞。
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邊緣計算 物聯網
- 【引言】工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求，構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業云平臺，包括邊緣、平臺(工業 PaaS)、應用三大核心層級?！ 」I互聯網正在全球刮起一股颶風，作為新一代信息技術 與先進制造業深度融合所形成的 新興業態與應用模式，隨著政策利好以及產業鏈發力開始揚帆起航。作為工業互聯網的三大要素之一，工業互聯網平臺是工業全要素鏈接的樞紐，是工業資源配置的核心，各大巨頭都在發揮各自優勢，搭建自己的工業互聯網平臺。研華也
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物聯網 邊緣計算 物智聯軟件平臺 研華嵌入式
- 架構轉變和網絡邊緣日益增長的智能需求 自第一臺電腦發明以來，尋求最理想系統架構的路途始終充滿坎坷。從計算發展史中可以看出，系統架構始終在計算資源遠離用戶的集中式架構和處理資源靠近用戶的分布式架構之間反復搖擺。曾于20世紀70年代和80年代流行的基于服務器的方案則采用高度集中化的方法積蓄計算資源和存儲能力。但是這一理念很快在低成本個人電腦和互聯網快速發展的80和90年代衰落了。在這種新的架構模式下，計算任務不斷向個人電腦傾斜?！ @個人電腦構建的高度分布式方案似乎無懈可擊，直到以智能手機、平板電腦和
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