边缘计算
**边缘计算**在数据源头附近整合网络、计算与存储，提供低延迟、安全保障及成本节约。与**物联网**结合，边缘计算加速了实时响应，优化了网络带宽，增强了数据安全和系统可靠性，尤其在离线时仍能支持数据处理。这种计算模式是物联网智能化、高效运行的关键。
基于YOLOv8的鸟类智能识别系统设计与实现
鸟类是生态系统中非常重要的物种，对生物多样性保护和生态研究具有重要意义。
传统的鸟类识别需要人工观察与分类，不仅效率低，而且容易受限于专家经验。
随着深度学习的发展，基于 YOLOv8 的鸟类检测系统 能够在自然场景中高效、准确地完成多物种识别，为生态监测、科研和教育提供有力工具。
边缘云概述
边缘云是分布式云数据中心，位于网络边缘，提供低延迟、高带宽的实时服务。它减少数据传输时间，支持本地化处理，确保数据安全，并在无网络时仍能运作。应用于CDN、互动直播和本地服务，与云计算互补，共同优化数据处理。随着5G和IoT的发展，边缘云将在未来扮演关键角色。
深度学习之稀疏训练
基于深度学习的稀疏训练（Sparse Training）是一种在训练过程中直接构建和优化稀疏模型的技术，旨在减少深度神经网络中的冗余计算和存储需求，提高训练效率和推理速度，同时保持模型性能。