边缘计算

摘要：随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业决策的重要依据。传统的数据分析模式在处理海量数据时，面临着数据传输、延迟和隐私等问题。边缘计算作为一种新兴技术，通过在数据产生源头进行实时分析，为AI大模型的数据分析提

摘要：随着物联网设备的普及和大数据时代的到来，边缘计算作为一种新兴的计算模式，在机器学习领域展现出巨大的应用潜力。本文将围绕边缘计算在机器学习中的应用，探讨本地训练、联邦迁移和低功耗推理等关键技术，以期为相关研究和

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，机器学习模型在各个领域得到了广泛应用。传统的机器学习模型在边缘端部署时，往往面临着计算资源受限、功耗过高、延迟过大的问题。本文将探讨轻量化模型和硬件友好设计在边缘端部署中的应用，以

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，神经网络模型在各个领域得到了广泛应用。传统的神经网络模型在边缘设备上运行时，往往因为计算资源有限而难以实现。本文将围绕神经网络边缘端轻量化这一主题，探讨模型压缩和硬件友好设计两种方

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。传统的深度学习模型在部署过程中面临着计算资源消耗大、延迟高、隐私泄露等问题。边缘计算作为一种新兴的计算模式，为深度学习模型的部署提供了新的解决

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。端云协同部署架构作为一种新兴的深度学习部署方式，能够有效结合边缘计算和云计算的优势，实现高效、低延迟的推理和训练。本文将围绕端云协同部署架构，通

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多领域得到了广泛应用。传统的目标检测模型在部署到低功耗设备上时，往往面临着计算资源受限、功耗过高的问题。本文将探讨如何利用边缘计算技术

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型在处理大规模数据时，往往需要大量的计算资源，这给边缘计算带来了挑战。本文将探讨如何利用边缘计算技术，实现本地知识推理，从而提高AI大模型在边缘

摘要：随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，逐渐成为数据处理和智能分析的重要手段。本文将围绕AI大模型之聚类：边缘计算（本地数据聚类）部署这一主题，探讨边缘计算在本地数据聚类中

端云协同聚类：边缘端聚类与云端调优的部署架构实现 随着物联网、大数据和云计算技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长。如何高效地对海量数据进行聚类分析，成为当前人工智能领域的一个重要研究方向。端云协同聚类作为一种新兴的