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智能系统
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边缘联邦学习：如何构建一个全面的多目标评估框架来平衡性能、功耗、安全与泛化？
在边缘设备上部署联邦学习（Federated Learning, FL），听起来美好，尤其是在数据隐私和低延迟这两个大趋势下，它简直是理想的解决方案。然而，理想很丰满，现实骨感，实际落地时我们总是会遇到一堆“拦路虎”。你提到的通信效率、功...
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针对卦极神经网络的对抗攻击有哪些特殊方法？它们的分别的优缺点是什么？
卦极神经网络作为当前热门的深度学习模型之一，被广泛应用于各种领域，从图像识别到自然语言处理。然而，随着其广泛应用，对抗攻击的风险也日益显著。那么，针对卦极神经网络的对抗攻击有哪些特殊方法呢？它们各自的优缺点又是什么？ 1. 基于梯度的...
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利用OpenAPI自动化构建复杂API性能测试用例：解放测试工程师的利器
解放双手：如何利用OpenAPI自动化复杂API性能测试用例 在现代微服务架构和前后端分离的趋势下，API（应用程序编程接口）已成为系统间通信的核心。随之而来的，是API性能测试日益增长的重要性。然而，许多性能测试工程师都面临着一个共...
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智能数据库调优：索引推荐与自动化应用的实践与瓶颈
数据库作为现代应用的核心，其性能直接决定了用户体验和业务效率。随着数据量和并发请求的爆炸式增长，人工调优已变得力不从心。因此，智能索引推荐和自动化性能调优工具应运而生，试图用技术解决这一痛点。本文将深入探讨这些工具在实践中的亮点和面临的技...
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Serverless遇上边缘计算, 如何让智能家居快如闪电?
Serverless 遇上边缘计算, 如何让智能家居快如闪电? 想象一下, 你对着智能音箱说 "打开客厅的灯", 灯立刻亮起, 没有丝毫延迟. 或者, 你家的智能摄像头能够实时识别入侵者, 并在几毫秒内向你发送警报...
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Serverless架构如何赋能智能家居数据分析？个性化推荐背后的技术揭秘
智能家居的概念早已深入人心，从智能灯泡、智能音箱到全屋智能系统，我们的生活正被越来越多的智能设备所包围。这些设备在提供便利的同时，也产生了海量的数据。如何有效地利用这些数据，提升用户体验，成为了智能家居厂商和开发者们面临的重要课题。Ser...
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智联万物，更新无忧：大规模物联网边缘AI模型安全OTA体系深度解析与实践
在浩瀚的物联网世界里，边缘设备正变得越来越“聪明”，它们不再仅仅是数据采集器，更是AI模型运行的“战场”。想象一下，成千上万、甚至上百万台部署在全球各地的摄像头、传感器或智能设备，它们承载着各种AI模型，从目标识别到预测性维护。但AI模型...