# 物联网边缘计算 #
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基于AI的实时监控系统：技术架构与挑战分析
AI视频监控系统利用计算机视觉和深度学习技术，实现实时分析与智能识别，显著提升高风险场所如监狱的安全性。系统架构包括数据采集、预处理、行为分析、实时决策及数据存储层，涵盖高分辨率视频传输、图像增强、目标检测、异常行为识别等关键技术。面对算法优化、实时性和系统集成等挑战，通过数据增强、边缘计算和模块化设计等方法解决。未来，AI技术的进步将进一步提高监控系统的智能化水平和应对复杂安全挑战的能力。
5G 组网模式：NSA 与 SA 的比较与应用
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PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。
100个网络技术中英文术语，收藏收藏！
【10月更文挑战第22天】
数据库技术的革新与变革：塑造未来数据管理的新趋势
一、引言
随着信息技术的飞速发展，数据库技术作为数据管理的基础，也在不断革新与变革
如何从0到1开始并一步步巩固自己的AI职业生涯
2024年，AI领域的技术革新正在重塑各行业的运营模式。本文结合吴恩达发布的《如何构建AI职业生涯》及最新的AI技术进展，为信息技术和计算机科学领域的毕业生及从业者提供详细的职业发展指南。内容涵盖基础技能的掌握、项目实践、团队合作、生成式大模型与AI基础设施的发展，以及职业发展中的挑战与应对策略。通过扎实的学习和实践，帮助读者逐步建立并巩固AI职业生涯。
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