Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Edge Computing
Litmus MCP Server umożliwia bezproblemową integrację między dużymi modelami językowymi (LLM) a Litmus Edge do konfiguracji, monitorowania i zarządzania urządzeniami przemysłowymi. Wykorzystaj dane urządzeń w czasie rzeczywistym, automatyzuj procesy i usprawniaj operacje IoT za pomocą tego oficjalnego serwera.
Konwergencja w sztucznej inteligencji odnosi się do procesu, w którym modele uczenia maszynowego i głębokiego uczenia osiągają stabilny stan poprzez iteracyjne uczenie się, zapewniając trafne prognozy poprzez minimalizację różnicy między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami. Jest to fundament skuteczności i niezawodności AI w różnych zastosowaniach, od pojazdów autonomicznych po inteligentne miasta.
Dowiedz się, czym są lokalizacje brzegowe AWS, czym różnią się od regionów i stref dostępności oraz jak poprawiają dostarczanie treści dzięki zmniejszonej latencji, lepszej wydajności i globalnemu zasięgowi.
Dowiedz się, czym jest rozpoznawanie obrazów w AI. Do czego służy, jakie są trendy i czym różni się od podobnych technologii.
Uczenie federacyjne to wspólna technika uczenia maszynowego, w której wiele urządzeń trenuje współdzielony model, zachowując dane treningowe lokalnie. Takie podejście zwiększa prywatność, zmniejsza opóźnienia i umożliwia skalowalne AI na milionach urządzeń bez konieczności udostępniania surowych danych.
