Алгоритм периферического ии () — стратегия для размещения алгоритмов искусственного интеллекта и вычислительной мощности в терминальных устройствах, находящихся вблизи источника данных. Алгоритм обычно используется на маргинальных устройствах, таких как сенсоры, смартфоны, камеры и т.д. Алгоритм периферийного ии обычно состоит из трёх ключевых компонентов оптимизированной и сжатой модели в легком весу, в которой алгоритм краевого ии включает в себя три ключевых элемента: терминальное оборудование, краевые вычисления и алгоритмы искусственного интеллекта. Данные, собранные конечным устройством, считаются маргинальными и требуют обработки и анализа в реальном времени. Маргинальное вычисление означает вычисление и обработку ближе к источнику данных, в то время как маргинальное оборудование обычно оборудовано определенными вычислительными ресурсами, способными выполнять часть алгоритмов и обработки данных в лёгкой весе. Алгоритм AI, используемый на периферийных устройствах, обычно состоит из оптимизированных и сжатых легких моделей, способных к обработке и анализу данных в реальном времени на конце устройства, таким образом получая мгновенный ответ. Алгоритм периферического ии охватывает множество типов, таких как алгоритм дерева принятия решений, часто используемый для классификации данных, который позволяет осуществлять классификацию и прогнозирование данных на основе характеристических характеристик. Поддержка алгоритма вектора (SVM), алгоритма, ориентированного на вопросы классификации и реверсионного анализа, который реализует классификацию и прогнозирование данных путем поиска максимальной гиперплоскостей интервала. Нейросетевой алгоритм, который моделирует принципы работы нейронов человеческого мозга, способен обрабатывать сложные нелинейные отношения, поэтому имеет широкое применение в таких областях, как распознавание изображений, распознавание голоса и т.д. Алгоритм байес () — алгоритм классификации, основанный на теореме байеза, который позволяет подсчитать вероятность последующего анализа, основываясь на предварительных вероятностях и выборочных данных, таким образом реализуя классификацию и прогнозирование данных. Алгоритм полигонов, используемый для разбивания объектов в различные группы, включает в себя алгоритмы K-среднего значения, алгоритмы иерархических классов и т.д. Алгоритм регрессивного анализа, используемый для создания модели взаимоотношений между переменными, таким образом прогнозируя и анализируя. Кроме того, существуют такие алгоритмы, как мониторинг обучения, ненадзор за алгоритмами обучения, усиление алгоритмов обучения и интенсивное обучение. Мониторинг алгоритмов обучения, использующих маркированные наборы данных для обучения, и построение моделей с помощью связи между входным и экспортным данными в этих данных; Алгоритм обучения без надзора состоит в Том, чтобы использовать немаркированные наборы данных для обучения, создавая модели, открывая шаблоны или структуры между данными; Усиление алгоритма обучения — это алгоритм, который изучает оптимальную стратегию путем выполнения ряда операций в окружающей среде; Алгоритм глубокого обучения — алгоритм машинного обучения, основанный на модели нейронной сети, имитирующий работу человеческого мозга через многослойную структуру нейронной сети. Эти алгоритмы могут быть выбраны и комбинированы в пограничном ии в соответствии с конкретными прикладными сценами для анализа, прогнозирования и поддержки решений данных. Алгоритм периферического ии может быть использован для сцены использования алгоритма периферического ии, который требует высоких и ограниченных интернет-связей, включая сцены, в которых реальные сценарии требуют высоких уровней, таких как автопилотируемые автомобили и беспилотные системы, которые требуют в реальном времени обработки большого количества данных с сенсоров для анализа и ответа на них в реальном времени. Алгоритм периферического ии может производить обработку и анализ данных в реальном времени на конце устройства, реализуя мгновенные ответы, удовлетворяя высокие требования системы автопилота к реальности. Сцены с ограниченным доступом к сети, в которых вся информация может быть передана облакам в отдаленных районах или в местах, где она не покрыта, могут быть менее реалистичными. В этих сценариях алгоритм периферического ии может производить обработка и анализ данных на местном оборудовании, уменьшая зависимость от сетевых связей, обеспечивая стабильность и надежность системы. Ситуация, в которой защита частной жизни требует жестких условий, может иметь место для передачи всей информации, касающейся личной информации, таких как медицинские данные, финансовые данные и т.д. В этих сценах алгоритм ии, размещаемый на периферийных устройствах, может обрабатываться и анализироваться локально, защищая конфиденциальность данных. Что касается практических применений в области безопасности, таких как сфера разведки, то облачный стимулирующий перелет реализуется в реальном времени с помощью алгоритмов Ай, размещаемых на периферийных оборудованиях, таких как камера на первом этаже, с помощью которых распознавание лиц, поведенческий анализ и т.д., обеспечивая эффективную техническую поддержку сектору общественной безопасности. В таких областях, как умные Парки, умные здания и т.д., облачные полеты также реализуются с использованием маргинальных алгоритмов AI, которые позволяют осуществлять разумное управление энергией, мониторинг окружающей среды и т.д. Адальнооптические технологии реализуют множество решений ии для периферийных устройств, в Том числе коробки с аналитическим аналитическим аналитическим аналитическим аналитическим пакетом, операционной системой аиота и т.д. Для поддержки сложных алгоритмов AI, работающих в реальном времени на периферийных устройствах, для быстрой обработки и анализа данных. В то же время, технологии открытого видения предоставляют комплексные услуги, которые помогают пользователям применять алгоритмы в реальных сценах и распространять их на рынок. И ShangShang технолог, облак интеллект коробк политическ борьб краев вычислительн техник в продукт, доступ к обеспеч интеллект камер и способн к аналитическ, поддержива машин,., несоев транспортн средств различн алгоритм интеграц аналитическ, алгоритм свобод диспетчер, облада кра сход Дан, кра аналитическ, пограничн автоном, облак скоординирова способн. Кроме того, технология коммерческого супа поддерживает более 70 % промышленного бизнеса с помощью стандартизированного процесса производства крупных моделей, обеспечивая рынки богатыми краевыми ии решениями. В конце концов, алгоритм балансирования по краям ии, как правило, располагается на периферийных устройствах, которые оптимизированы и сжаты в легких весах, которые позволяют обработать и проанализировать данные в реальном времени на конце устройства. Алгоритм периферического ии применяется к ситуациям, в которых требуется обработка данных в реальном времени, ограниченная сетевая связь, высокий уровень защиты частной жизни, и он уже применяется в промышленном производстве, интеллектуальном домашнем хозяйстве, управлении городом, управлении энергией и т.д.

IS200WNPSH1ABA