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    。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內存占用高,算法延時長的問題,而IoT設備又往往有算力低、內存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限
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    來自:專題
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