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EdgeShard提出了一种基于协作边缘计算的高效大语言模型(LLM)推理框架。该方案通过将LLM模型分片部署在多个边缘设备上，采用动态规划和流水线并行策略优化推理延迟与吞吐量。系统包含三个阶段：分析阶段收集模型和设备信息，调度阶段生成最优部署策略，协作推理阶段通过顺序或流水线并行执行。实验表明，相比传统边缘计算和云边协作方案，EdgeShard能在保证隐私的同时显著提升推理效率，降低50%以上的
联邦学习典型代码理解学习pytorch,python
【摘要】X86单板机（SBC）是将计算核心、I/O接口集成在单一电路板上的紧凑型计算机，相比ARM架构，其最大优势在于直接兼容Windows/Linux系统生态，无需移植即可运行桌面级应用。典型产品如LattePanda系列，涵盖从低功耗（Mu）到高性能（Sigma）型号，适用于工业控制、AI推理等场景。x86SBC在AI边缘计算中表现突出，例如LattePanda Sigma通过图像识别技术，为
根据QYResearch（恒州博智）的最新报告，该市场在2024年达到26805百万美元，预计到2031年将达到99014百万美元，2025–2031年的复合增长率为21.9%。这一势头得益于2024–2025年的一系列产品发布，这些产品正在将生成式AI、计算机视觉和机器人负载推向边缘，同时大幅降低推理延迟和单位能耗。PCIe Gen4与Gen5的采用在扩大，设备级加速器服务于移动机器人和摄像头，
本文提出ProxylessNAS方法，直接在目标任务和硬件上高效进行神经架构搜索。传统NAS依赖代理任务导致迁移性能下降，且计算成本高。ProxylessNAS通过路径二值化技术，在训练时仅激活单条路径，显著降低内存需求；配合两路径采样策略，将GPU内存需求降至与普通训练相当。此外，该方法创新性地将硬件延迟建模为可微目标，实现端到端优化。实验表明，ProxylessNAS在ImageNet上搜索的
jetson nano 的利用docker部署jetson-inference的detection模型
本文以yolov8的实例分割模型为例，对onnx转engine格式过程进行详解，方便大家在Tensorrt平台部署自己模型，通过示例帮助大家理解和应用。本文第一部分先对用到的代码进行讲解，应用部分每行都有注释，第二部分通过示例进行展示。在此之前应配置好ONNX和TensorRT库。
首次使用华为的Atlas500的智能小站，从零开始摸索到成功部署一个项目到小站上。
在数字化转型浪潮中，企业对AI的依赖日益加深，但**“云端集中式AI部署”**的局限性也逐渐凸显：数据隐私泄露风险、高带宽成本、实时性不足、离线场景失效……通过结合制造业、智能交通、智慧城市等真实场景案例，本文将详细分析每种模式的适用场景、技术选型、优势与挑战，并总结边缘计算节点设计的最佳实践。的引入，正是为了弥合AI中台与边缘业务场景之间的鸿沟。企业AI中台的边缘计算节点设计是**“AI能力下沉
入门-EdgeBoard赛事专用卡 2023年智能车竞赛完全模型组赛事专用卡
项目总体采用_STT模型+本地大语言模型+TTS模型_三步进行实现，为了能够实现在树莓派等算力资源有限的边缘端设备部署，并使项目延迟尽可能降低，只能选择轻量化的TTS模型与参数较少或者经过量化后的大语言模型进行实现。本项目中每一次问答的处理时间可以控制在十秒以内。
通过集成物联网、大数据和云计算等先进技术，边缘计算网关不仅实现了对公厕环境状况的实时感知，还通过智能化控制和管理，有效提升了公厕的服务水平和运营效率。边缘计算网关实现了智慧公厕的远程监测与管理，通过实时监测、设备控制、远程管理和数据分析等功能，实现了对公厕的精细化管理，提高了公厕的服务质量和运营效率。智慧公厕系统主要由感知层、传输层、控制层和应用层组成，边缘计算网关作为其中重要的组成部分，承担着数
针对云端部署的框架里，我们可以大致分为两类，一种是主要着力于解决推理性能，提高推理速度的框架，这一类里有诸如tensorflow的tensorflow serving、NVIDIA基于他们tensorRt的Triton(原TensorRt Serving)，onnx-runtime，国内的paddle servering等， 将模型转化为某一特定形式（转化的过程中可能伴有一些优化的操作）， 并对外
首先，确保使用V24.04.01 SDK，可以通过bm_version命令检查SDK版本，如需要升级，可从sophgo.com获取v24.04.01版本SDK，刷机包位于sophon-img-xxx/sdcard.tgz中，参考对应的产品手册进行刷机。Qwen-2-5-VL 是阿里巴巴通义千问团队推出的多模态大语言模型（MLLM），属于 Qwen-2 系列模型的一部分，支持视觉（Vision）与语
八核（4×Cortex-A76@2.4GHz + 4×Cortex-A55@1.8GHz） + Mali-G610 GPU + 6 TOPS NPU。双天线差分 GNSS（GPS/北斗/GLONASS/Galileo），支持 RTK 动态定位，水平精度 ≤ 2cm（开阔场景）（多目视觉）、PCIe 3.0、双千兆网口、5G/WiFi 6 模块扩展、12V/24V 工业电源输入。（实时内核优化）、A
对于项目经理和产品工程师而言，深入理解和成功部署这项技术，意味着能够为企业构建更智能、更高效、更可靠的安全防护体系，最终实现保障人员安全、提升运营效率、降低企业风险的核心目标。在工地矿井、公路环卫、路政交警等高风险作业场景，反光衣是保障人员生命安全的关键装备，能显著提升人员在低光照或复杂环境下的可见性。这项基于计算机视觉的AI应用，通过自动化、实时化的监管方式，极大地降低了因安全防护装备穿戴不规范
例如，我们将输入图像分辨率提高了5倍，视觉编码器加速了3倍，令牌输出减少了4倍，同时在单图像视觉问答中实现了149%的准确率提升。这种跨越式的创新技术实现了与AI助手和聊天机器人更快、更顺畅、更自然的互动，将下一代的响应能力直接送您的指尖。我们在AI方面取得的突破是不懈追求创新的结果，同时将基础研究与全栈工程相结合，提供了在现实边缘设备上运行的全球先进技术。在2025年世界移动通信大会上，我们首次
让小白快速上手Pycharm，配置MaixPy3 IDE环境
CSL-YOLO: A New Lightweight Object Detection System for Edge Computing论文：https://arxiv.org/abs/2107.04829本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-Stage Lightweight(CSL)模块，从简单的操作中生成冗余特征。在中间展开阶段用深度卷积代替逐点卷积来生成候选特征。所提出的CSL模
Hailo-8的测试见往期文章，最近树莓派发布了官方套件——Raspberry Pi AI Kit，其采用Hailo-8L，算力为13TOPS，是Hailo-8算力的一半，官网地址为。最近在进行Raspberry Pi AI Kit使用测试。与Hailo-8外观基本一致。
如果高帧率的识别，首先需要查看自己的摄像头的配置，查看摄像头最高支持多少FPS，以及对应的(CAP_PROP_FRAME_WIDTH,CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)。首先需要准备一个安装有ubuntu22.04的虚拟机，具体流程：下载VMware，加载ubuntu-22.04.3-desktop-amd64.iso的镜像，一步一步进行操作。事先准备：将下载好的rknn-toolkit
浪潮信息KOS是浪潮信息基于、OpenAnolis等开源技术自主研发的一款服务器操作系统，支持x86、ARM等主流架构处理器，性能和稳定性居于行业领先地位，具备成熟的CentOS迁移和替换能力，可满足云计算、大数据、分布式存储、人工智能、边缘计算等应用场景需求。通过抽象层屏蔽异构文件系统的差异，用户仅需关注统一接口，大多数内核导出、用户程序使用的函数都可以通过VFS定义的文件接口访问。以下是使用文
由高通QCS6490支持的AOM-2721 OSM开发套件的快速启动AI开发过程，演示您如何快速利用其功能来推动各行业的变革性解决方案。
物通博联数据采集网关提供5G/4G、WIFI和以太网三种联网方式，可以接入多种品牌型号PLC（如西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川等）和多个Modbus仪表（如电表、水表、气表等），进行协议解析和数据采集工作，将温度、湿度、压力等数据进行标准化处理，以MQTT协议对接到物联网云平台中。1、多样的上网功能:支持5G、4G、WIFI、 有线以太网、光纤、LORA 等联网接入方式。2、强大的采集功
这里00 导读01 第一阶段：共享计算模式02 第二阶段：本地计算过渡到云计算03 第三阶段：云计算到边缘计算04 为什么一定是边缘计算1. 传统集中式云计算方式不可持续2. 摩尔定律已经失效3. 历史机遇：5G与物联网的需求形成合力00 导读以满足无处不在的高质量运算为最终目标，需求与成本的博弈不断颠覆计算机软件服务的形态架构，并逐步形成了我们当前所讨论的边缘计算模式。如果我们从“计算任务在何处
通过将物通博联工业智能网关部署到GNSS监测站、气象监测站等，实时采集传感器、仪器仪表、摄像头等数据并通过无线网络传输到管理部门和企业平台中，从而实现对坝体位移形变、渗压渗流、裂缝大小以及各类气象因子的实时监控与可视化展示，并在出现异常时自动告警，从而快速定位诊断采取措施，确保现场环境安全稳定。通过对尾矿库实现坝体位移、浸润线、库水位的在线监测，以及重要部位的视频监控等，管理部么和企业可以随时随地
origin = wrapbuffer_fd(fd, width, height, RK_FORMAT_YCbCr_420_SP, width_stride, height_stride);src = wrapbuffer_fd(mpp_frame_fd, width, height, RK_FORMAT_YCbCr_420_SP, width_stride, height_stride);cv:
EdgeX Foundry 能够与各种北向系统进行连接，将数据发送到云平台或企业信息系统，为数据的分析和处理提供了便利。它能够自动发现设备，升级部分组件而不影响其他组件的功能，并且可以与云端的服务进行整合，通过调用云端的机器学习分析服务，不断提升性能和效率。通过将不同的服务部署在不同的资源位置，能够更好地适应现场的资源环境，提高资源利用效率。EdgeX Foundry 作为领先的边缘计算框架，为各
适配PLC：S7-200西门子S7-200 PLC没有网口，只有串口。串口通信使用的是PPI协议，以下主要讲解EG8200Mini使用PPI协议读取西门子S7-200 PLC的数据。EG8200Mini和西门子S7 200通信之前，必须保证接线正确。PPI采用的是485通信，具体接线为3脚接A，8脚接B：实际接线图如下：红色是RS485A接S7 200的3脚，蓝色是RS485B接S7 200的8脚
在工业场景中，各种工业设备、工艺参数产生了庞大的数据量，这些数据对于仅仅依靠云计算能力的系统显然是超出其搭载能力的，必然要求在速率、算力上有所牺牲。物通博联推出的工业智能网关具备多种智能边缘计算功能，具备多种协议解析和数据采集能力，实现PLC、仪器仪表、工业机器人、数控机床等多种设备的标准化处理，将数据通过5G/4G/WIFI/以太网等方式上传到云平台或上位机中，快速实现工业物联网系统的架构。通过
云计算：转载边缘计算：转载
边缘计算服务器指部署在网络边缘侧的专用计算设备，通过将数据处理、存储和网络功能下沉至靠近数据源头（如物联网设备、传感器等）的位置，实现低延迟响应和高效资源利用。它并非传统集中式云计算的替代品，而是作为云端的延伸补充，形成分布式协同架构。在自动驾驶、工业控制等场景中，将数据处理时间从云端传输的数百毫秒降低至本地毫秒级。覆盖多接入边缘计算（MEC）、本地数据中心等层级，缩短与终端设备的物理距离。采用小
在过去十几年中，云计算已经成为主流技术，改变了很多工业、政府和组织的IT服务的运营模式，也带来了包括商业模式和技术上的诸多革新。但是，云计算面对现在和未来的IoT的应用，也有一些不足之处。IoT起源于1999年，当时RFID技术刚刚兴起，英国一名从事智能家居产业科学家Kevin Ashton预见到，如果RFID联接到每一个物件上，或者说家里的每一个家具、电器上，就会形成一个新的网络。这样的网络可以
物通博联推出的工业智能网关支持接入和利时、西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川等PLC协议解析与数据采集，支持5G/4G/WIFI/以太网等方式上网，从而实现物联网平台对各种设备的远程监控、故障告警、远程控制、远程维护等功能，助力快速打造工业物联网系统。多品牌PLC兼容性：工业智能网关内置了丰富的协议解析库，支持接入西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、和利时等多种品牌的PLC，实现多品牌PLC的数据
借助物联网技术，储能电池等设备可以通过互联网进行远程管理，大大提高了储能系统的效率和可靠性。此外通过将储能数据转化为可用信息，储能系统可以进行优化与调度，以更好地满足能源需求，并提供可靠的电力支持。智慧储能通过边缘计算网关物联网技术来实现对储能电池等设备的在线监控和远程管理。边缘计算网关可以将储能数据转化为可用的信息，并传输到储能系统中，为储能管理提供优化与调度等数据支持。DI主动上传模式：DI状
现在人们常将云计算、边缘计算、雾计算放在一起来讨论，而云计算大家都很熟悉了，但是往往很难搞清楚什么是边缘计算，什么是雾计算，而网络上的文章多为长篇大论，又说不清楚，本文将尽量用浅显明了的方式对其进行介绍及区分。在过去，小企业搭建网站等在线服务平台都需要自备服务器，成本高昂；大企业则会有双十一这种并不经常性的人气暴增的时候，为了保证用户体验，则往往购置了许多服务器以提供服务，但是在大多数时候许多服.
阿里云在边缘计算与边缘云的技术演进路线、商业场景实践与学术探索。
综上所述，DTU、RTU和边缘计算网关在功能和能力上存在明显的差异。DTU主要负责数据传输和转发，功能相对简单；RTU具备数据处理和控制能力，能适应更加复杂的工业应用和环境；而边缘计算网关则提供更高级的数据处理、存储和边缘计算能力，能够在边缘设备和云端之间实现数据的预处理和过滤，支持实时决策和快速响应。这些设备在工业和物联网领域中扮演着不同的角色，根据具体的应用需求，可以选择适合的设备来实现为工业
联合优化N个物联网设备、M个边缘服务器的动态环境下的任务卸载和资源分配；将问题表述为具有约束混合动作空间的马尔可夫决策过程；建立在DDPG上的D3PG；解决多目标优化问题，最大限度处理到期前任务，最大限度降低能耗和延迟；可有效处理约束分布-连续混合动作空间；联合优化了任务划分、任务卸载和计算频率控制；针对多个联合优化问题，提出了一个可配置的优化目标，以端到端方式优化多个目标，不需要像现有方法那样进
适用于工业、农业、环保、能源、交通等领域。采用边云协同的架构，多点部署，与IoT云平台搭配使用时，具备分布式的AIoT处理能力。适用于有本地推理、端点续传、海量数据分流计算、本地可视化展示与控制、本地存储、泛协议接入等场景。每个AIoTedge对于IoT云平台来讲，都是独立的边缘侧实例，当部署多个时，组成了分布式的计算能力。在AIoTedge实例上，可无缝同步数据至云平台，适用于断网续传、分布式计
行业困境近年来我国生产和居民用电需求持续快速增长，给电力输送和配电侧都造成了较大的压力。变压器和GIS高压开关组合是输电以及配电的关键设备，其是否安全运行影响到工业的安全生产及居民的基本生活保证。以变压器为例，一般变压器的设计寿命都在50年以上，然后据统计实际寿命不足20年，造成这种差距的主要问题之一就是绝缘问题导致的故障。变压器制造过程中产生的绝缘空隙，绝缘油中未处理良好的气泡中，以及设备内..
随着物联网技术的飞速发展，越来越多的企业和开发者开始探索如何利用这一技术来优化产品、提高效率和创造新的商业模式。在中国，众多的物联网平台如雨后春笋般涌现，它们各具特色，为企业提供了丰富的选择。以下是国内十大物联网平台的推荐列表，它们不仅技术领先，而且服务周到，是您构建智能解决方案的理想选择。
新品XC68边缘计算盒是向成电子基于RK3568设计的高性能，低功耗的边缘计算盒，采用高性能CPU四核ARM-A55 64位处理器，主频高达2.0GHz，集成高效RKNN AI 处理单元，满足1T算力的NPU；内存可扩到8G,存储可扩展到128G满足高性能，高存储，高效率，低延时，更节能的要求。
5G边缘计算网关是一种集成了5G通信技术和边缘计算技术的终端设备。它可以实现低时延、高带宽的通信，并且可以将计算资源部署在离用户更近的边缘设备上，从而实现数据的实时处理和快速响应。
对于大部分OEM厂商来说，PLC的使用更多会关注本身的运行稳定和响应效率上。但是随着上位机、MES系统、边缘计算等新技术引入，OEM厂商技术也会迎来新一轮技术更新。今天讨论的一个话题就是一个好好的例子，原始设备的实时时钟应用。故事是这样的，有一个项目需要北京时间八点准时运行PLC的某个功能。常见的做法是，上位机实时信号输出就可以，但是现场设备是网络孤岛没有与上位机进行一个连接。以西门子200sma
雨水和污水往往携带着一些垃圾、泥沙、杂质等，如果直接接入水泵进行排水，就可能导致水泵故障、管道堵塞、管网损漏等问题，导致排水排涝工作无法按时开展，给防洪防涝和水污染防治等工作带来困扰。通过将调蓄池的阀控PLC接入到物通博联工业智能网关中，实时采集调蓄池水位、水深、流量等数据并上传到物联网云平台，从而为管理人员提供远程监控、告警处理、运维管理、远程控制和远程维护等功能，有助于及时发现异常问题并采取措
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摘要：利用x86单板机LattePanda Sigma结合mini-cpm-v和qwen2.5vl视觉模型，实现18,000张产品图片的alt文本自动生成与SEO优化。通过边缘AI计算，将人工处理成本从2.4万元降至本地运行，并采用双模型AB测试优化生成质量。结果显示，GSC平均点击率从0.5%提升至0.7%，平均排名从30.8提高到18.4。方案包含视觉模型分析、提示词工程和本地化部署，为电商网
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