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c) 数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。 d) 资源受限:相对云上资源的海量易获取,边侧资源受限(算力、供电、场地等均受限),建设与维护成本更高。 如何发挥边缘计算的实时性和数据安全性,结合中心云的海量算力优势,实现AI的边云协同,就成了解决上述挑战的关键课题。来自:百科随着大数据&AI技术在企业商用场景的广泛应用,统一数据平台已经成为企业数据创新的基础设施。但传统自建大数据平台技术门槛高、存算一体,数据共享困难、固定容量,算力固定受限、无法满足业务波峰波谷诉求,企业缺乏专业大数据专业人才,业务人员无法完全聚焦业务开发,平台整体构建成本高。 Ser来自:百科
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