智慧公交 “智慧公交”系統(tǒng)通過在公交車上安裝GPS主機(jī)和車載視頻攝像頭，車載調(diào)度系統(tǒng)對車輛GPS數(shù)據(jù)、行駛道路視頻、車內(nèi)客流及乘客上下車視頻進(jìn)行采集，通過移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)傳輸至公交總調(diào)度中心。 這套系統(tǒng)可以根據(jù)天氣、假期、季節(jié)、周邊活動(dòng)分析歷史斷面客流，進(jìn)行科學(xué)行車排班；根據(jù)客流、路況等情況進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)車頻率；對發(fā)車早點(diǎn)、發(fā)車晚點(diǎn)、考勤缺失等20多種異常自動(dòng)檢測及處理；自動(dòng)形成出車統(tǒng)計(jì)、行駛里程、油電消耗等車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)報(bào)表，極大減少人力成本。哪家公司有智慧醫(yī)療診所解決方案？西安AI邊緣網(wǎng)關(guān)圖片

構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用的 3 個(gè)階段 一般來說，AIoT 計(jì)算的處理要求與應(yīng)用需要的計(jì)算能力以及是否需要中心處理單元 (CPU) 或加速器有關(guān)。由于在構(gòu)建 AI 邊緣計(jì)算應(yīng)用的 3 個(gè)階段中，每個(gè)階段都使用不同的算法來執(zhí)行不同的任務(wù)，因此每個(gè)階段都有自己的處理要求。 1 數(shù)據(jù)收集 這一階段的目標(biāo)是獲取大量信息來訓(xùn)練 AI 模型。未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)本身幫助不大，因?yàn)樾畔⒖赡馨貜?fù)、錯(cuò)誤和異常值。在初始階段對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以識別模式、異常值和缺失的信息，允許用戶糾正錯(cuò)誤和偏差。根據(jù)收集數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，用于數(shù)據(jù)收集的計(jì)算平臺(tái)通常基于 Arm Cortex 或英特爾 Atom/Core 處理器。一般來說，輸入 / 輸出 (I/O) 和 CPU 的規(guī)格，而不是圖形處理單元 (GPU)，對于執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務(wù)更為重要。智慧AI邊緣網(wǎng)關(guān)聯(lián)系方式哪家公司有燃?xì)夤芫€高后果區(qū)管理解決方案？

行業(yè)智能化升級，邊緣AI的典型應(yīng)用場景 智能汽車 具備智能駕駛輔助的汽車在行駛過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是汽車自身數(shù)據(jù)、如時(shí)速、油門與剎車開度等，也可能是雷達(dá)、視覺等外部傳感器探測的數(shù)據(jù)，在車路協(xié)同場景中，甚至還會(huì)有其他車輛的位置、速度，及電子路政設(shè)施的交互數(shù)據(jù)。 汽車在道路上行駛時(shí)，如果這些數(shù)據(jù)全部需要上傳云端處理后再反饋車輛，就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的安全隱患，如果恰巧汽車行駛在無信號的山洞、隧道中，或信號故障、干擾的區(qū)域，云計(jì)算失聯(lián)，汽車無法自主進(jìn)行決斷是非?？膳碌?。 所以要借助邊緣AI計(jì)算機(jī)給予汽車相應(yīng)思考能力，讓汽車不需要云計(jì)算即可做出“潛意識”的正確反應(yīng)。

智慧水利解決方案 水利是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)不可或缺的首要條件，是生態(tài)環(huán)境改善不可分割的保障系統(tǒng)。但當(dāng)前智慧化、信息化建設(shè)發(fā)展也存在如下一些問題： ①人力投入大，成本高且效率低：a、人力監(jiān)控，人力記錄數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)環(huán)境、時(shí)間等存在差異，造成人工誤差；b、人工預(yù)警判斷，缺少完善預(yù)警機(jī)制； ②應(yīng)用智能化水平不夠：a、信息統(tǒng)計(jì)、匯總、分析缺少智能化手段；b、“四水問題”、“四亂”問題積弊深重，缺少智能化應(yīng)對手段； ③數(shù)據(jù)孤島，無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)且難以共享，難管理、難監(jiān)督；哪家公司有智慧樓宇解決方案？

為工業(yè) AIoT 選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī) 在將人工智能引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí)，有幾個(gè)關(guān)鍵問題需要考慮。盡管與訓(xùn)練 AI 模型有關(guān)的 大部分工作仍然在云中進(jìn)行，但較終企業(yè)還是需要在現(xiàn)場部署經(jīng)過訓(xùn)練的推理模型。AIoT 邊緣計(jì)算本質(zhì)上是在現(xiàn)場進(jìn)行 AI 推理，而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理和分析。為了有效運(yùn)行 AI 模型和算法，工業(yè) AIoT 應(yīng)用需要可靠的邊緣硬件平臺(tái)。要為工業(yè) AIoT 應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)時(shí)，請考慮以下因素 ： 1. 人工智能不同實(shí)施階段的處理要求 ； 2. 邊緣計(jì)算水平 ； 3. 開發(fā)工具 ； 4. 環(huán)境問題。 “對于關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用，必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)?！蹦募夜居兄腔鬯畮旖鉀Q方案？沈陽AI邊緣網(wǎng)關(guān)使用方法

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智慧環(huán)衛(wèi)平臺(tái)解決方案 智慧環(huán)衛(wèi)是互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代下的環(huán)衛(wèi)精細(xì)化、智能化、數(shù)據(jù)化管理新模式，面向城管局、城管局環(huán)衛(wèi)科、外包環(huán)衛(wèi)公司，結(jié)合環(huán)衛(wèi)工作特性，做到環(huán)衛(wèi)業(yè)務(wù)橫向一條線（保潔、收運(yùn)、轉(zhuǎn)運(yùn)、設(shè)施）管理，縱向多層級（政體、環(huán)衛(wèi)公司、環(huán)衛(wèi)人員）打通，實(shí)現(xiàn)環(huán)衛(wèi)作業(yè)全過程實(shí)時(shí)監(jiān)督、智能分析、精確調(diào)度、高效決策。 ①運(yùn)用智慧化手段，提升精細(xì)化管理水平； ②縮短問題解決周期，提升問題處置效率； ③實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)管，建立長效考核機(jī)制； ④創(chuàng)新環(huán)衛(wèi)管理理念，樹立環(huán)衛(wèi)新形象；西安AI邊緣網(wǎng)關(guān)圖片

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