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鍵數(shù)據(jù)/隱私數(shù)據(jù),將處理后的圖片上傳到云端進(jìn)行文字識(shí)別,再將識(shí)別結(jié)果回傳到本地邊緣節(jié)點(diǎn)。 通過使用IEF,對(duì)邊緣和云端進(jìn)行分工合作、云邊協(xié)同,提供靈活、可擴(kuò)展、高可用的端到端解決方案。 優(yōu)勢(shì): 安全:提供云邊協(xié)同架構(gòu),在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏,云端進(jìn)行文字識(shí)別,滿足用戶隱私保護(hù)需求。來自:百科
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軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts是面向開發(fā)者提供的一站式云端DevSecOps平臺(tái),即開即用,隨時(shí)隨地在云端交付軟件全生命周期,覆蓋需求下發(fā)、代碼提交、代碼檢查、代碼編譯、驗(yàn)證、部署、制品倉庫,打通軟件交付的完整路徑,提供來自:專題Clone:直接將遠(yuǎn)程倉庫的分支克隆到本地,作為本地倉庫。 Push:將本地倉庫的修改推送到云端倉庫。 Fetch:從云端倉庫抓取版本到工作區(qū)。 Pull:從云端倉庫抓取版本到工作區(qū)并嘗試與當(dāng)前分支合并,如果失敗,需要手動(dòng)解決文件沖突。 代碼托管精選推薦 分布式消息服務(wù)DMS 分布式消息隊(duì)列是什么來自:專題
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團(tuán)隊(duì)跨地域辦公,研發(fā)工具、研發(fā)環(huán)境不統(tǒng)一,需求復(fù)雜,進(jìn)度無法統(tǒng)一跟蹤和管理,團(tuán)隊(duì)成員變動(dòng)大。 推薦建議: 采用云端的管理和協(xié)作平臺(tái),統(tǒng)一的需求池和拉齊的迭代交付計(jì)劃,使用高效的團(tuán)隊(duì)協(xié)作工具,沉淀項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和文檔。 優(yōu)勢(shì) 云端運(yùn)行 開箱即用,云端配置,全員統(tǒng)一透明可視的計(jì)劃和需求池。 高效協(xié)作 統(tǒng)一分解需求,跟蹤進(jìn)展,來自:百科R502H/… 2、構(gòu)筑邊云協(xié)同的統(tǒng)一設(shè)備和業(yè)務(wù)管理,及多云服務(wù)協(xié)同的解決方案 (1)邊緣節(jié)點(diǎn)云端統(tǒng)一部署和管理 (2)設(shè)備云端統(tǒng)一管理,離線時(shí)本地自閉環(huán) (3)規(guī)則分層處理,規(guī)則云端配置,邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合和實(shí)時(shí)計(jì)算、邊緣閉環(huán)或者根據(jù)規(guī)則上報(bào)云側(cè) (4)統(tǒng)一AI模型開發(fā)和流程調(diào)度,云上訓(xùn)練,邊緣執(zhí)行來自:百科接入各種形態(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(tái) ,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(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)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);以及物聯(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(duì)這種情來自:專題能實(shí)現(xiàn)底層設(shè)備的高速毫秒級(jí)的采集,數(shù)據(jù)分發(fā)和數(shù)據(jù)上云,打通云端和底層設(shè)備的數(shù)據(jù)鏈路具有強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)模塊功能,智能管控生產(chǎn)過程(監(jiān)控看板,報(bào)警,配方,關(guān)鍵參數(shù),數(shù)據(jù)分析,質(zhì)量管理)有了CMS的高頻數(shù)據(jù)支持,SLM可以利用云端的強(qiáng)大的數(shù)分析能力,可以實(shí)現(xiàn)故障分析,預(yù)測(cè)性維護(hù)等 IoT邊緣是怎么和CMS集成的來自:百科基于機(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(dòng)視覺檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺的優(yōu)勢(shì): 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(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(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)模型最優(yōu)。來自:百科