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面部識別等視覺性AI的模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,一般都會放在云端,但因?yàn)?span style='color:#C7000B'>云端離設(shè)備較遠(yuǎn),帶寬需求和時(shí)延問題怎么都無法避免。但如果把云端訓(xùn)練好的模型下放到靠近設(shè)備的邊緣側(cè),問題便迎刃而解,滿足秒級時(shí)延體驗(yàn),降低云邊帶寬需求。 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備依賴云端進(jìn)行業(yè)務(wù)管理,但若因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致云端失聯(lián),如何保證業(yè)務(wù)連續(xù)性?Io來自:百科
漏檢等問題?;跈C(jī)器視覺的質(zhì)檢方案,通過云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動視覺檢測,提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢: ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測,提升檢測效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異來自:專題
接入各種形態(tài)的終端設(shè)備,還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端 物聯(lián)網(wǎng)平臺 ,離終端設(shè)備較遠(yuǎn),且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,對于實(shí)時(shí)性要求較高的場景,云端因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因?qū)е聠栴}處理不及時(shí)。另外物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)量大,如果全部上報(bào)云端,數(shù)據(jù)傳輸成本也高。 針對這種情來自:百科
按需付費(fèi) 增值服務(wù) 云端錄制 對音視頻通話、互動直播的音視頻內(nèi)容進(jìn)行錄制,用于回放、 內(nèi)容審核 等。 按云端錄制輸出結(jié)果的錄制總時(shí)長進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 錄制時(shí)長分為音頻時(shí)長和視頻時(shí)長。視頻時(shí)長會根據(jù)用戶錄制視頻分辨率劃分視頻檔位,然后分別對不同檔位的錄制時(shí)長進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 具體請參見云端錄制費(fèi)用。 說明:來自:專題
影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素,學(xué)習(xí)本課程,將學(xué)會如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù),應(yīng)對后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡介 課程涵蓋了云端環(huán)境的架構(gòu)設(shè)計(jì)、云服務(wù)的介紹、應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)過程等內(nèi)容,并通過實(shí)際案例講解如何在云端環(huán)境部署一個(gè)同城雙可用區(qū)的網(wǎng)站。 課程目標(biāo) 通過課程的學(xué)習(xí)來自:百科