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边缘设备
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AI如何“看”懂城市病害：深度学习赋能智慧基础设施巡检
在智慧城市建设的浪潮中，如何高效、精准地管理和维护城市基础设施，一直是市政管理部门面临的核心挑战。传统的人工巡检方式不仅成本高昂、效率低下，且容易受主观因素影响导致遗漏和误差。而利用AI技术实现基础设施的自动化病害检测，正成为解决这一痛点...
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嵌入式异构多核处理器上语音识别：实时推理与内存占用的深度优化策略
在当下这个万物互联的时代，语音识别技术已经不再是科幻电影里的情节，它正悄然渗透进我们生活的方方面面：智能音箱、车载系统、可穿戴设备……它们无不依赖于边缘侧强大的语音处理能力。然而，在嵌入式系统中实现高性能、低功耗的语音识别，尤其是在资源受...
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工业物联网边缘网关：深度优化策略，突破区块链上链效率与吞吐瓶颈
在工业物联网（IIoT）的浪潮中，我们憧憬着海量设备数据被安全、透明地记录在区块链上的美好未来。从生产线传感器的实时读数，到供应链中物料流转的每一个节点，区块链似乎能提供无可比拟的信任和溯源能力。然而，现实的挑战却横亘在我们面前：IIoT...
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边缘网关如何应对区块链拥堵：数据上链与Gas Price动态调整策略
在区块链应用中，边缘网关扮演着至关重要的角色，它负责收集、处理边缘设备产生的数据，并将这些数据安全可靠地上传到区块链网络。然而，当区块链网络发生拥堵时，数据上链的延迟问题会严重影响应用的性能和用户体验。本文将深入探讨边缘网关如何应对区块链...
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深入NUMA：边缘AI轻量级模型内存访问模式评估与性能调优实战
在当下AI无处不在的浪潮中，将大型模型“瘦身”后下放到边缘设备，进行实时、低延迟的推理，已经成为一股不可逆的趋势。我们把这些经过剪枝（Pruning）或蒸馏（Distillation）处理的“轻量级大模型”部署到资源有限的边缘服务器或特定...
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RISC-V异构多核AI嵌入式系统：片上网络（NoC）数据传输与带宽优化策略深度解析
在当前飞速发展的AI时代，将人工智能能力嵌入到边缘设备中，正成为一个不可逆转的趋势。面对越来越复杂的AI模型和对实时性、能效比的极致追求，传统的片上总线架构已显得力不从心。特别是在RISC-V异构多核AI嵌入式系统中，如何高效地处理海量传...
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生产设备故障？边缘计算如何让告警又快又准地送达并提供关键数据
在现代工业生产中，设备故障可能导致巨大损失。操作员需要毫秒级的告警响应，而技术人员则需要故障发生前后的详尽数据进行根因分析。当边缘系统面临海量传感器数据时，如何在其中快速识别、提取关键告警及上下文，并确保优先传输，避免被日常日志淹没或延迟...
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边缘场景模型热更新：容错机制与原子性回滚设计实践
在边缘计算场景中，网络波动或设备离线是常态，模型热更新面临严峻挑战。设计健壮的容错机制，确保更新失败时能安全回滚到上一稳定版本，并通知远程管理平台，是保障系统可靠性的关键。下面从设计原则和实现路径两方面展开。 一、 容错机制设计核心原...
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联邦学习：跨企业AI视觉检测如何兼顾隐私与性能
在当今数字驱动的时代，AI技术，尤其是视觉检测，正成为各行各业提升效率、优化决策的关键力量。然而，当这些技术需要跨越企业边界，利用分散在不同组织中的海量数据进行训练时，数据隐私和安全问题便成为一道难以逾越的鸿沟。企业通常因数据敏感性、合规...
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资源受限环境下如何选择监督学习框架：平衡模型性能与训练成本
作为一名在初创公司做机器学习项目的工程师，我经常面临一个现实问题：如何在有限的GPU资源和预算下，训练出性能足够好的模型？最近一个项目里，我们只有两块旧显卡，却要处理一个中等规模的图像分类任务，这让我不得不重新审视各种监督学习框架的选择。...
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片上网络（NoC）中的机器学习推理：如何通过量化、剪枝与NPU实现高效硬件加速
当今，人工智能尤其是机器学习的浪潮，正以前所未有的速度推动着计算架构的演进。在边缘设备、数据中心乃至更深层次的嵌入式系统中，高效、低功耗地执行机器学习推理（Inference）已成为一个核心挑战。这不仅仅是纯粹的计算能力问题，更是数据如何...
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在Cortex-M这类MCU上部署Transformer：如何从模型结构入手做极致裁剪并平衡精度？
在Cortex-M这类资源极度受限的MCU上部署Transformer，框架优化（如使用CMSIS-NN或专用推理引擎）固然重要，但 模型结构本身的极致裁剪往往是决定性因素 。这不仅仅是“减小模型”，而是在精度、延迟、内存（RAM/Fla...
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边缘AI设备Flash寿命与实时性平衡：软件优化实践
在高性能嵌入式AI推理边缘设备中，我们常常面临一个两难的局面：AI模型参数的频繁更新（比如在线学习、A/B测试、个性化模型部署）和实时数据的快速记录（如传感器数据、推理结果、设备状态日志），都对作为主要非易失性存储介质的Flash内存提出...
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去中心化隐私保护推荐系统：数据工程师的合规与精准之道
作为数据工程师，我们深知在海量数据中挖掘用户偏好以实现精准推荐的重要性。然而，在《通用数据保护条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法案》（CCPA）等日益严格的全球数据隐私法规下，直接访问和处理用户行为日志变得愈发敏感和复杂。传统中心化架...
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在资源受限的工业MCU上构建高效且轻量级的固件安全信任链
在工业控制、物联网边缘设备这些领域，基于微控制器（MCU）的系统无处不在。它们承担着数据采集、设备控制、状态监测等核心任务。但随之而来的安全挑战也日益严峻：恶意固件篡改、未经授权的代码注入，都可能导致设备故障、数据泄露甚至生产中断。尤其对...
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AI赋能智慧农业：如何利用多源异构数据构建智能决策系统
智慧农业的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，而其核心驱动力之一，便是利用人工智能实现精准、自动化的决策。然而，将机器学习和深度学习技术落地到复杂的农业生产环境中，并非易事。农业生产的固有复杂性与非线性特征，如作物生长受多变气候、土壤条件、病...
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物联网网关层OTA更新：缓存、校验与局部P2P分发的技术实践
在浩如烟海的物联网设备中，无论是智能家居的灯泡、插座，还是工业现场的传感器、执行器，它们背后都隐藏着一个不可或缺的角色——网关。设备通过网关接入互联网，这几乎是常态。而设备的生命周期管理，尤其是固件更新（OTA），一直是个让工程师们头疼的...
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Cortex-M0上玩转指数运算：精度与功耗的平衡艺术
在物联网（IoT）边缘设备的世界里，Cortex-M0这类极致低功耗、低成本的微控制器（MCU）是主力军。然而，它们在处理传感器数据时，常常会遇到一个棘手的挑战：复杂的数学变换，尤其是指数运算，如何在保证一定精度的前提下，最大限度地降低功...
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工业互联网边缘：WASM之外的强隔离轻量化方案
在工业互联网（IIoT）边缘计算场景中，随着物联网设备数量的激增和数据处理需求的实时化，边缘服务器扮演着越来越关键的角色。特别是当需要同时部署来自多个供应商的分析软件，进行实时监控和异常检测时，如何确保这些软件之间严格隔离，防止数据泄露或...
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联邦学习：如何铸就模型安全与数据隐私的“金钟罩”？核心技术与实践深入解析
在数字化浪潮汹涌的今天，数据无疑是新时代的“石油”，而人工智能正是驱动这股浪潮的核心引擎。然而，数据的集中化管理与模型训练，常常在便利性与隐私安全之间撕扯。联邦学习（Federated Learning，简称FL）应运而生，它像一座连接信...