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上行至云平臺(tái),提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 IoT數(shù)據(jù)清洗 邊緣節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)/終端數(shù)據(jù)的采集,按照規(guī)則或數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理與分析,最終將結(jié)果予以上報(bào),極大降低上行數(shù)據(jù)帶寬要求。云平臺(tái)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析與價(jià)值挖掘。邊緣與云的數(shù)據(jù)協(xié)同,支持?jǐn)?shù)據(jù)在邊緣與云之間可控有序流動(dòng)。來(lái)自:專(zhuān)題AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以來(lái)自:專(zhuān)題
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