边缘云作为一种分布式云计算架构，正在为多个行业和应用场景带来革命性的变化
边缘云应用于智能城市、工业物联网、零售、农业、AI、5G优化、制造、物流、医疗、交通和家居等领域，实现低延迟的数据处理、实时分析与优化。例如，智能交通利用边缘计算优化信号灯，减少拥堵；工业场景中，设备监控与预测性维护提升效率；在医疗中，实时监测患者数据支持远程诊断。此外，边缘云还助力零售业的个性化推荐、农业的精准作业和云游戏的高性能体验。
PyTorch 与 ONNX：模型的跨平台部署策略
【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的，比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而，为了将这些模型应用到实际产品中，往往需要将其部署到各种不同的设备上，包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的标准，旨在解决模型的可移植性问题，使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式，并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。
探索未来网络：物联网技术与应用
本文旨在探讨物联网（IoT）技术的定义、发展历程及其在各领域的应用。通过对现有文献的综合分析，本文揭示了物联网技术的多样性和其在现代科技发展中的关键作用。此外，本文还讨论了物联网面临的主要挑战及未来的发展方向，以期为相关领域的研究提供参考。