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在让大数据更稳定的基础上,自适应人工智能已突显优势

2020-09-29 浏览次数:106次

人工智能可以是各种各样的事情:用计算机做智能的事情,或者用计算机按照人类做事的方式做智能的事情。二者区别很明显。与我们的大脑相比,计算机的工作方式独特:我们的思维在意识上是串行的,但是实际上是并行的。计算机实际上也是串行的,但是我们可以有不同的处理器,现在也有并行的硬件体系结构。考虑到所有这些因素,尽管我们通常采用这种方式,但很难在并行中并行执行。


保证大数据的连接、传输稳定可可靠是摆在算法之前要解决的第一要务,网线主要目的是保证连接可靠,如何是针对综合网络布线中的话,主要为了保证大数据的传输稳定,所以在选择网线过程中的质量和品牌就尤为重要。

相对来说2009年才研发出第一代产品的万级来说算是起步较晚的后起之秀了,而品牌创始人白振东先生(ANDY)本身是研发出身,他看到了行业中因“快餐”经济带来的行业漏习,提出“真芯,真标,真实在”,以确今天让大数据更稳定的品牌定位,从最初的单纯的网络铜缆和光纤产品,现在已经到体系化的产品链路。如果也用一个词来说明万级的卖点的话就是“专业”


作为确认我们理解力的一种机制,模仿人类方法一直是AI的长期努力。如果我们可以从计算机仿真中获得类似的结果,则可以建议我们对正在发生的事情有一个强大的模型。显然,这种联系方式是受挫于对某些认知制品的挫败感而启发的,表明某些先前的标志性模型是近似的,而不是精确的描绘。


当前,信息安全性、通信带宽和处理延迟方面的问题正在将AI从云驱动到边缘。尽管如此,从根本上通过可用于训练和运行大型神经网络的GPU,其可用性在云计算方面取得重大进展的类似AI创新并不适合边缘AI。Edge AI小工具可以在紧张的资源预算下工作,例如,内存、功能和计算能力。


训练复杂的深度神经网络(DNN)已经是一个复杂的过程,并且为边缘目标做准备可能会带来无限地麻烦。鉴于对AI进行边缘训练的常规方法受到限制,因为它们取决于这样的想法,即推理的处理在训练期间是静态表征的。这些静态方法结合了训练后的量化和精简功能,它们没有考虑深度网络在运行时可能需要进行多变的工作。


与上面的静态方法相比,自适应AI是对AI进行培训以及解决当前和将来的计算需求的方式的重要举措。


它之所以能够很快超越传统机器学习(ML)模型的原因,是因为它具有鼓励组织在减少时间、精力和资产的同时实现更好的结果的能力。


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