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企業相信模擬和建模、人工智能(AI)和大數據分析可以幫助他們實現突破性的發現和創新。 越來越多的企業尋求一種新的方法來提供 AI 工作負載所需的計算設備,需具有高性能和兼 顧成本效益,并且不增加單獨管理、**系統的復雜性。然而,這并不是一個簡單的任務, 因為大數據分析和 HPC 利用不同的運行時、資源管理器和應用程序環境。此外,在 HPC 和 Spad/Hadoop 的 AI 有限的商業支持下,在
隨著我們進入 5G 時代,IT 與通信和運營技術的融合將較快速。業內*一 致認為,越來越多的服務將從云端推到網絡邊緣,確保數據處理可以較可靠 和較快的響應。新的模式是將數十億物聯網和移動設備從主要是數據消費者 角色轉移到生產者或消費者角色,從而導致回程網絡出現瓶頸,并增加邊緣 設備與云數據中心之間的延遲。邊緣計算必須能夠連接到本地、私有云和* 三方、公共云服務的組合,同時支持分布式云功能以滿足未
然而,不同于汽車產業的是,軌道交通工具的車用信息娛樂系統不僅要提供電影、音樂、電子書、游戲等各種可以打發無聊的娛樂內容,還要提供到站信息和行經路線等與列車相關的訊息推播服務,較要為列車營運者提供使用分析、匯整統計、內容派送與車隊監控等前后臺管理的功能。因此,若沒有性能強大與功能完備的軌道**車載控制器,恐將難以處理如此龐大的影音與數據。
2021年,“新基建”開足馬力,以勢不可擋之態奔涌向前,人工智能、物聯網、邊緣計算、大數據在內的新一代基礎網絡化、智能化技術開始成為社會原有基礎設施上的新型技術“底座”,產業競爭也從供應鏈對供應鏈走向生態系對生態系的競爭,對此,企業如何抓住機遇,推進千行百業的轉型升級。為了加速物聯網美好未來的實現,幫助企業抓住時代機遇,研華將于今年“云”上“烹制”一場AIoT饕餮盛宴——2020研華工業物聯網伙伴
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