内容包括： 5G浪潮下的边缘计算发展趋势及投资机遇.pdf 5G边缘计算助力工业现场智能.pdf EdgeGallery的边缘原生实践- 20210515.pdf 云边协同一体化工业互联网解决方案.pdf 使用Baetyl框架构建边云融合的智能应用.pdf 全球边缘数据中心的最新商用实践.pdf 基于EdgeX Foundry的电力行业的边缘计算实践-2.pdf 开源促进边缘计算发展.pdf 算力加速和算网服务-.pdf 边缘计算助力产业数字化转型.pdf 边缘计算在电力行业的探索和发展 - 大会版本.pdf

未来网络白皮书—无服务器边缘计算网络2021

Chinese : 通过利用云计算架构和服务来进行集中计算，特别是当物联网 (IoT) 场景想要将计算所产生的洞察力反馈给终端设备时，我们会遇到带宽拥塞的实际限制，结果导致高潜伏。 边缘计算随着不同的实现而出现，以逐渐消除这些限制障碍。 当前的网络与边缘计算的成功有关，以便在为最终用户提供服务方面取得进步，例如从当前的 4G 网络基础设施向 5G 增强型网络基础设施的转变。 本文的目的有两个：首先，回顾边缘计算的概念和技术。 这包括云计算、新兴的边缘计算及其实现、现有术语之间的比较以及可穿戴设备场景的概述。 其次，本文对在我们的项目中用于实施边缘计算设置的两种有前途的技术进行了调查。 这些是 Azure 云服务和 Raspberry Pi 边缘设备。西班牙语：Al aprovechar la arquitectura y los servicios de computación en la nube para hacer un cómputo centralizado, especialmente cuando los escenarios de Internet de las cosas (IoT) quieren reaccionar a conpart resultantes de ese cómputo de regreso a los dispositivos finales, entonces nos topamos con limitaciones reales de congestión de ancho de banda y la alta latencia resultante。 Edge Computing llega a existingir con diferentes implementationaciones para eliminar gradientmente estas barreras a las limitaciones。 Las redes actuales se relacionan con el éxito de la informática de la informática de punta para hacer unavance en sus servicios a los usuarios finales，como el cambio de la infraestructura de red 4G actual a una mejorada 5G。 Este documento tiene dos objetivos: en lugar, se ofrece una revisión de los conceptos y la tecnología de la informática de punta。 Esto incluye la computación en la nube、la computación de bordeemergente y sus implementaciones、la comparación entre las terminologíasexistentes y una descripción general de los escenarios de dispositivos portátiles。 En segundo lugar, el documento presenta unainvestigación de dos tecnologías prometedoras que se han Adoptado para implementar la configuración informática de borde en nuestro proyecto。 Estos son el servicio en la nube de Azure y los dispositivos de borde Raspberry Pi。 Palabras clave: Computación en la nube; 波尔多计算； 尼布拉计算； 物联网； 蔚蓝服务。

简要介绍云边协同的PPT

在线学习每年都在Swift增长。 但是，有一些因素与传统的课堂学习方法不同。 在在线学习中，教师（主持人）无法一次监视每个学生（参与者），这在课堂学习中是可能的。 因此，难以识别学习者的注意力。 本文提出了一种深度学习方法，用于在边缘计算中使用卷积神经网络检测学习者的注意力水平。 另外，跟踪浏览器的活动以进一步识别学习者的注意力水平。 神经网络将学生的注意力分类为四个不同类别之一，即高度专心，专心，不太专心和至少专心。 此关注级别是在边缘设备上计算的，并且仅最终输出发送到服务器。 结果，消耗了少量的带宽并且尊重了用户的隐私。 使用“电子环境中的情感状态数据集”（DAiSEE）对CNN模型进行了训练。 在实验过程中，有效的系统精度达到了84.1％。

IT行业技术实践案例参考

IT行业技术实践案例参考

从边缘计算诞生开始，就一直有声音说边缘计算是云计算的“终结者”。但经过时间的验证，云计算和边缘计算的关系更加清晰：由于边缘计算解决了在边缘资源中云计算应用的应用问题，成为了云计算在未来发展中的重要支撑，边缘计算与云计算势必彼此融合，随之而来的就是“云边协同”。 边缘计算是对云计算的有效补充 实时或更快速的数据处理和分析。数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少延迟时间。例如，自动驾驶汽车创造了大量的实时数据，其中大部分数据需要与邻近的汽车共享，数据上传到云端进行计算，再下放到终端设备，数据传输的延迟时间是不能被接受的。利用边缘计算设备，就能够确保信息进行快速处理并作出正确的反应，同时把信息快速传递到其它车辆。 较低的成本。企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云端和数据中心网络上的花费要少。 网络流量较少。随着联网设备的增多，将会产生大量的实时数据，据IDC预测，到2020年，全球数据总量将大于40ZB，大量的数据要上传到云端进行计算，网络传输压力会越来越大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，只需要将少量的有效信息上传到云端

AI_desk-datasheet AIDESK的规格书

请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/108749135