本文对NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB开发板进行了详细测评，包括配置解析、YOLOv5物体识别算法实测及与Raspberry Pi 4B和Raspberry Pi 5的横向性能对比。实测表明Orin Nano凭借40 TOPS强大算力和GPU加速优势，推理速度明显领先树莓派系列，更适用于边缘实时AI应用。文中还深入分析了Orin Nano的软硬件生态、功耗优势和实际应用案例，
面向城市公共场所、周边道路、垃圾站点等场所进行视频智能分析，针对垃圾满溢、堆放等情况，提醒环卫人员及时清运
站在AI Agent革命的临界点，我们就像第一次遇见会下棋的计算机那样既兴奋又不安。我们无法按下“暂停键”，毕竟，谁不想拥有一个真正懂你的数字伙伴呢？你准备好和真正的数字朋友相处了吗？在这背后，一群被称为“AI Agent”的数字助手正在塑造人类生活
CN2专线。
边缘计算技术是一种新兴的计算模式，它将数据处理和存储的能力从传统的集中式数据中心向网络边缘推移，使得数据处理更加接近数据产生的地方。边缘计算技术通过在网络边缘部署计算资源，可以在数据产生的地方进行实时数据处理和分析，从而减少数据传输延迟，提高数据处理效率和响应速度。边缘计算技术的主要特点包括：1. 据近端处理：边缘计算将数据处理和分析的能力放置在数据产生的地方，使得数据可以在离用户更近的地方进行处
DeepSeek作为近期持续霸榜的AI应用平台，其开源属性和强大的技术能力，正在深刻改变医疗行业的运作模式。通过智能化手段，不仅可以提高医疗服务效率，还能优化资源配置，缓解医护人员短缺的压力，为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。
为应对新型工业化进程中“经验未数字化”与“数据未业务化”的双重困局，研华 IoTSuite 工业物联网平台 & AIoT 数智应用开发工具包全新发布又一利器—— KB Insight 智能知识管理工具，助力企业知识资产的智能应用。
平台支持设备通过4G、5G、WIFI、有线等方式进行视频流的快捷接入和传输。
该文章主要记录本人论文的投稿经历，为其他从事论文发表的教师、硕博生提供流程参考。
在人工智能的浩瀚星空中，生成式AI如同璀璨的星辰，正引领着技术革命的浪潮。其两大应用领域——对话系统（Chat）与自主代理（Agent），如同双生子般紧密相连又各具特色，共同绘制着生成式AI的未来图景。本文将从整体介绍、技术对比及未来展望三个维度，探讨生成式AI在Chat与Agent方向上的发展路径及其对社会经济的深远影响。
不管是模型的训练数据，还是应用过程中产生的交互数据，都能实现快速传输，大大提升了 DeepSeek 的响应速度，让用户体验到丝滑般的流畅感。它采用了先进的加密技术，对传输中的数据进行全方位加密，就像给数据穿上了一层坚固的 “铠甲”，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。汉诺集团 CDN 凭借强大的智能调度系统，根据不同的应用场景和用户需求，智能选择最优的节点提供服务。通过与汉诺集团 CDN 合作，De
2025年3月，AI界掀起一场"参数瘦身革命"——阿里云推出的QWQ-32B模型，用320亿参数的"苗条身材"，跑出了6710亿参数巨无霸DeepSeek-R1的"肌肉性能"。1. **专项突破期**：针对数学与编程任务进行"分科特训"，用答案验证器充当"私教"，确保每个代码块都能通过单元测试。- **4bit量化版**：20G显存即可运行，MacBook也能体验"本地部署的快感"，虽然推理速度堪
后者通过爬虫、工作流、触发器的巧妙配合，实现了活动信息的自动化推送。通过结合边缘智能平台优势，文章详细介绍了扣子在智能工厂、智能园区和智慧家居等领域的应用案例，展示了边缘智能如何帮助智能体突破物理世界限制，为 AI Agent 的发展落地提供了新的思路和实践路径。随着人工智能技术的快速发展以及知识管理需求的不断增加，越来越多的用户希望能够构建个性化的知识问答系统，然而市面上缺少能够系统性地将理论和
实现高级驾驶服务的需求增加，需要车与车之间传递安全消息，传递信息需要占用频谱资源，频谱资源是有限的，并不是所有波长的信号都可以用来进行信号传输。频谱共享使车与车通信（V2V，vehicle-to-vehicle）共享原来的车与基础设施通信（V2I，vehicle-to-infrastructure）的频谱资源进行通信。从而达到合理的进行资源利用
工业自动化正在经历一场数字革命，"工业4.0"和数字孪生技术引入了新的创新方法来执行制造流程。随着物联网、人工智能（AI）、机器学习和深度学习的浪潮，到2020年，制造商将在这些新技术上花费近700 亿美元来满足新的需求。
Ollama 是一个开源的大模型服务工具，可以支持最新的deepseek模型，以及Llama 3，Phi 3，Mistral，Gemma 和其他多种模型，在安装Ollama工具之后，使用以下命令即可一键部署70亿参数的deepseek-r1模型，运行之后如下图所示：接下来就可以向该模型进行提问了，如下图所示：使用该方法进行模型调用的时候，全程使用的CPU，NPU没有被调用。如果要将RK3576的N
边缘 AI 是指将 AI 计算能力从中心化的云端下沉到更接近用户的网络边缘节点。在我看来，这不仅是一个技术演进，更是对用户体验的重新思考。当我们团队讨论如何降低 AI 应用延迟时，边缘计算自然成为了我们的首选方向——为什么不让计算发生在离用户更近的地方呢？
本文档系统阐述襄阳职业技术学院信息技术学院大数据专业张永豪与联合库UNHub为襄阳职业技术学院开发的四款核心NLP模型架构。通过对比分析DeepSeek-R1-fix-XYTC:0908、DeepSeek-R1-fix-XYTC、Qwen-MAX-XYTC及DeepSeek-R1-XYTC的技术特性，为使用开发者提供完整的架构参考和应用指导。所有模型均基于Transformer架构优化，在响应延迟
智慧浪潮崛起：AI与边缘计算的时代 正悄然深植于我们的日常生活之中，无论是火热的 ChatGPT 与 DeepSeek 语言模型，亦或是 Meta 智能眼镜，AI 技术已经无形地影响着我们的生活。这股变革浪潮并未停歇，而是进一步催生了更高效、更贴近现实需求的技术演进。
在大型AI模型训练中，无论是多GPU/TPU集群的并行计算，还是分布式节点的数据交互，均需严格的时间对齐。为适配未来AI算力集群、解决边缘计算及各行业时延难题，赛思将不断精进自身时钟同步技术实力，提高产品及解决方案适应性的广度和深度，高效赋能全行业发展。，应用场景辐射5G/6G通信、电力能源、安防、金融证券等社会基建行业和AI、元宇宙、物联网、区块链、自动驾驶、智慧城市等新兴未来产业。作为当前AI
本文提出基于Raspberry Pi 4B的LoRa边缘计算网关设计方案，通过硬件协同优化、混合协议栈设计及自适应传输算法，有效解决了传统物联网网关在实时性、覆盖范围与智能化处理间的矛盾。系统集成SX1262 LoRa模组，构建多层电源管理体系与射频信号完整性方案，使网关在125kHz带宽和SF12配置下通信距离达16.3km。移植LoRaMAC-in-C协议并引入TDMA调度机制，节点密度50时
使用ollama在香橙派4A部署了qwen2.5，使用两种方法与本地大模型进行了对话
从结果来看，速度也是相当不错，下载的模型应该是量化的版本，我不确定是多少位的量化，模型的大小是1.3GB，原始模型的大小是2.3GB。前段时间使用香橙派部署了llama3.2-1B的FP16的原始模型，又使用树莓派5部署了ollama去调用llama3.2-1B，发现使用ollama调用的速度很快啊，为了做一个对比测试，我在香橙派也安装了ollama去调用llama3.2-1B。步骤跟树莓派部署一
研华WISE-AI Agent平台结合DeepSeek大模型，通过Edge AI技术将AI推理能力下沉至边缘设备，助力工业企业实现低成本、低延迟的智能化升级，推动AI从云端走向边缘，开启生产力新时代。
本文介绍本地windows10下部署Deepseek大模型的操作步骤
ECX为DeepSeek-R1系列模型提供了全面支持，支持一键装机部署，开机即用，用户可扫码获取天翼云官方DeepSeek部署文档，实现快速部署。通过在靠近用户侧的边缘端部署DeepSeek蒸馏模型，实时处理仓储和物流数据，优化配送路线和资源分配，减少数据传输延迟，提升配送效率。，为用户提供了丰富选择。，帮助客户将DeepSeek等大模型部署在靠近用户侧的边缘节点，有效减少数据传输延迟，带来流畅高
JetsonTX2NX，cuda配置（上）创建虚拟机，下载SDK，调整Ubuntu分辨率和磁盘分区
github address1、性能监测，优化Model Analyzer section帮助你了解model 的 GPU内存使用率 — you can decide how to run multipe models on a single GPU.提供analysis Concurrency: 1, throughput: 62.6 infer/sec, latency 21371 usec
2025年，AI技术加速渗透至千行百业，DeepSeek凭借其通用大模型与行业定制化能力，成为政务、金融、医疗等领域的焦点。例如，在执法文书生成场景中，工业计算机可快速整合多部门数据，提升AI分拨与决策效率。例如，在智慧交通场景中，Intel平台的箱体计算机可优化能效比，降低长期运维成本。：预留各类网络、USB、GMSL等接口，支持4G/5G/WIFI（选配）等多种通信方式，轻松连接网络、摄像头、
最后：边缘计算与物联网是物理与数字的终极融合战场——初级者连接设备，专家重构城市。真正的专家不仅懂技术，更懂如何在约束中创造价值（如1美元设备跑出100美元效能）。
比如，西门子的 PLC 常用的是 PROFIBUS、PROFINET 等协议，三菱的 PLC 则多采用 CC - Link 协议，欧姆龙的 PLC 又有着自己独特的 FINS 协议。未来，网关可能和DeepSeek结合，拥有强大的协议转换能力，能够支持市面上几乎所有主流品牌和型号的 PLC 通信协议，如西门子的 PROFIBUS、PROFINET，三菱的 CC - Link，欧姆龙的 FINS 等
Deepseek 的出现无疑是一颗耀眼的新星，它不仅在技术层面取得了突破，更有可能引发产业格局的深刻变革。今天，就让我们来聊聊 Deepseek 可能带来的那些新机遇，尤其是它在端计算和边缘计算领域的巨大潜力，以及 JBoltAI 如何助力电脑 AI 应用快速开发，让大模型能力更好地与系统整合。
2025年春节前夕，中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）发布其开源AI模型DeepSeek-R1，性能对标OpenAI开发的GPT-o1正式版，一时之间各类相关的话题引爆国内外。
DeepSeek 于 2024 年 11 月 20 日发布了支持深度思考的新模型 Deepseek-R1-Lite 预览版，目前已上线官方网站[1]。这是第一个做出类似 Open AI O1 深度思考模型，赶在了 Claude、Qwen、Gemini 等之前。想必很多同学已经试用或者看过 DS 的深度思考能力了，本文的目的不是为了演示，而是探究 DS 背后的思考的逻辑，并尝试编写 Prompt 让
8GB 版本也可以跑一些小模型: 比如 Llama 3.2, Phi3, Qwen 1.5B 等，回答速度杠杠的。我下载了最右上角的模型，点击进入 HuggingFace 页面，下载模型文件 📂。Deepseek-8B 8bit 量化版 (8GB, 5Max)虽然算力更高 (8-20 TOPs)，但发热严重，希望华为。Llama-7B 4bit 量化版 (4GB, 5Plus)Llama-7B
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