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AI智能分析有哪幾種部署方式?

頭 條AI智能分析有哪幾種部署方式?

AI智能分析算法常見(jiàn)的有三種部署方式:裝在攝像頭里的本地計(jì)算、部署在用戶局域網(wǎng)的邊緣計(jì)算,以及放在云端的云計(jì)算。

選擇安防解碼終端時(shí),應(yīng)該考慮哪些配置?

選擇安防解碼終端時(shí),應(yīng)該考慮哪些配置?

解碼終端選型要結(jié)合項(xiàng)目規(guī)模和預(yù)算,優(yōu)先選口碑可靠的品牌產(chǎn)品,核心得匹配實(shí)際屏幕數(shù)量、攝像頭分辨率,同時(shí)預(yù)留未來(lái)擴(kuò)展空間。如果有高畫質(zhì)顯示、智能分析這類特定需求,再重點(diǎn)看設(shè)備的解碼能力和配套功能。
工廠哪些地方可以做全息投影?

工廠哪些地方可以做全息投影?

全息投影能把工廠的產(chǎn)品、工藝或場(chǎng)景做成立體逼真的三維影像,不像傳統(tǒng)平面展示有局限,不管是吸引關(guān)注還是輔助工作都很實(shí)用。
網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維:企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的堅(jiān)實(shí)后盾  ?

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維:企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的堅(jiān)實(shí)后盾 ?

數(shù)字化時(shí)代,企業(yè)日常辦公、數(shù)據(jù)傳輸和業(yè)務(wù)拓展,都離不了有效穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)。要是網(wǎng)絡(luò)出故障,很可能造成不小的損失,所以網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成了保障企業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。
工廠如何做到智能網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)?

工廠如何做到智能網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)?

工廠做網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃,得先結(jié)合生產(chǎn)流程、設(shè)備類型和實(shí)際場(chǎng)景,明確網(wǎng)絡(luò)的帶寬、延遲、穩(wěn)定性這些核心要求。比如生產(chǎn)線的PLC、傳感器這類設(shè)備,傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)延遲和可靠性要求高,得保障連接穩(wěn)定不卡頓;而辦公區(qū)域的網(wǎng)絡(luò),更看重使用穩(wěn)定和接入便捷。
辦公室云桌面部署的重要性

辦公室云桌面部署的重要性

云桌面把數(shù)據(jù)和軟件都集中在云端,員工用手機(jī)、平板、電腦這些終端,都能登錄到同一個(gè)辦公環(huán)境里。文件會(huì)實(shí)時(shí)同步,不用再靠郵件傳文件,也避免了版本混亂的問(wèn)題,遠(yuǎn)程協(xié)作效率能提高30%以上。
云梯控解決傳統(tǒng)乘梯難題

云梯控解決傳統(tǒng)乘梯難題

寫字樓早高峰,員工排隊(duì)刷卡乘梯把大廳堵得滿滿當(dāng)當(dāng);酒店住客忘帶房卡,困在電梯口等前臺(tái)授權(quán);社區(qū)訪客要繁瑣登記,要么得麻煩業(yè)主下樓接——這些傳統(tǒng)梯控帶來(lái)的“乘梯難”,成了現(xiàn)代建筑垂直交通的常見(jiàn)問(wèn)題。
園區(qū)AI監(jiān)控下的人員黑白名單管理

園區(qū)AI監(jiān)控下的人員黑白名單管理

AI讓監(jiān)控系統(tǒng)更智能,靠機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法,系統(tǒng)能自己優(yōu)化識(shí)別模型,不斷提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。比如經(jīng)過(guò)大量人臉圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,系統(tǒng)能識(shí)別人臉特征,實(shí)現(xiàn)人員識(shí)別和黑白名單管理。
無(wú)人機(jī)在倉(cāng)庫(kù)管理中的實(shí)用價(jià)值

無(wú)人機(jī)在倉(cāng)庫(kù)管理中的實(shí)用價(jià)值

無(wú)人機(jī)裝著高清攝像頭、RFID讀寫器或者條碼掃描設(shè)備,能快速繞著倉(cāng)庫(kù)管理貨架巡查,自動(dòng)識(shí)別貨物信息。1小時(shí)就能完成1萬(wàn)平方米倉(cāng)庫(kù)的盤點(diǎn),誤差率不到0.5%,比傳統(tǒng)人工盤點(diǎn)效率提高3倍多。還能實(shí)時(shí)核對(duì)庫(kù)存數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正錯(cuò)誤,避免人工疏忽導(dǎo)致的庫(kù)存記錄不準(zhǔn)。
當(dāng)AI遇上智能制造,會(huì)碰擦出怎樣的火花?

當(dāng)AI遇上智能制造,會(huì)碰擦出怎樣的火花?

AI和智能制造結(jié)合,不是抽象的概念,而是實(shí)實(shí)在在幫工廠提效、提質(zhì)的實(shí)用手段,核心是用智能分析替代部分人工判斷,讓生產(chǎn)更穩(wěn)更有效。
AI在工廠監(jiān)控與維護(hù)中有哪些局限性?

AI在工廠監(jiān)控與維護(hù)中有哪些局限性?

工廠里的數(shù)據(jù)大多是傳感器傳來(lái)的高頻時(shí)序數(shù)據(jù),和AI訓(xùn)練常用的文本、圖像數(shù)據(jù)不一樣。加上這些數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密,采集和共享都受限制,訓(xùn)練樣本不夠,會(huì)影響模型效果。歷史數(shù)據(jù)還可能不均衡、代表性不足,讓AI決策有偏差。而且設(shè)備老化、工藝調(diào)整后,模型性能會(huì)慢慢下降,得持續(xù)更新。
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