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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。 内容大纲: 1、业界边缘AI遇到的挑战和痛点;来自:百科通过使用智能耳标+数据基站,实现对牲畜信息的采集,实现远程自动监管。 视频摄像头+边缘计算的方式袖对牲畜数量的一个全程可视化实时监管。 针对游牧的牲畜,采用了无人机+AI算法的智能化监管。 目前采用最多的,就是第2种智能耳标和第3种视频AI算法这两种监管方式。 那么最常用到的智能耳标监管方式又适用于具体哪些场景呢?来自:百科
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