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面部识别等视觉性AI的模型需要大量的数据进行训练,一般都会放在云端,但因为云端离设备较远,带宽需求和时延问题怎么都无法避免。但如果把云端训练好的模型下放到靠近设备的边缘侧,问题便迎刃而解,满足秒级时延体验,降低云边带宽需求。 物联网设备依赖云端进行业务管理,但若因为网络故障导致云端失联,如何保证业务连续性来自:百科目前市场上虽然有一些单一环节的低代码开发工具,但缺乏全流程、低门槛的定制化开发平台,难以满足企业快速开发和迭代的需求。并且缺乏行业适配能力,无法满足企业对行业知识深度整合的需求。 场景适配难、试错成本高 不同行业、不同企业的业务场景千差万别,大模型需要针对具体场景进行优化和适配,但目前的来自:百科
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HBase适用场景有: 海量数据存储 适用于TB~PB级以上的数据存储,提供动态伸缩能力,方便用户在性能或容量需要改变时,改变集群资源,轻松构建企业海量数据存储系统。 实时查询 HBase的列式KeyValue存储机制,适用于企业用户明细数据即时查询,基于主键的低时延点查,响应时延一般为来自:百科24秒),终端都会检测一次是否有下行业务到达,适用于对时延有高要求的业务。 eDRX模式:eDRX模式是基于DRX拓展的省电模式,该模式下的终端在每个eDRX周期内,只有在设置的寻呼时间窗口内,终端可接收物联网平台的下行数据,其余时间处于休眠状态,不接收下行数据。对下行业务时延有较高要求,物联网平台可根据设备是否处于休眠状态缓存消息或者立即下发消息。来自:百科
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