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对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的压缩及性能优来自：百科低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低来自：百科
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件整体升级，无法支持算法持续迭代，其在线升级存在诸多问题。软件定义摄像机通过将软件与硬件解耦可快速集成不同的智能交通算法，并实现算法升级按需部署，快速满足多样业务场景需求，同时解决当前主流摄像机算法升级迭代的问题。标准通过定义软件定义摄像机的逻辑架构及技术要求，为智能交通监控项目来自：云商店![]()
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集训练自己的模型，或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件，为训练环境提供标注样本，支撑模型训练；算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库，模型库是存储和管理各类型专用来自：其他![]()
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