深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习在图像识别领域的应用，并分析了当前面临的主要挑战。通过具体案例和数据分析，展示了深度学习技术如何推动图像识别的边界，同时指出了数据质量、模型泛化能力及计算资源等方面的限制因素。文章旨在为研究人员和从业者提供一个关于深度学习在图像识别中应用现状与未来发展方向的全面视角。
云边一体--如何基于标准k8s打造边缘计算云原生基础设施
云原生的理念如今正如火如荼。它不仅仅是一种技术，更是随着云生态的发展而被逐渐提炼出的一系列技术、最佳实践与方法论的集合；它带来了资源利用率提升、分布式系统的弹性扩展与可靠性等能力，能够让IT系统最大程度的享受云计算红利，业界全面拥抱云原生就是最好的佐证。
伴随5G、IoT的发展，边缘计算正在成为云计算的新边界，而规模和复杂度的日益提升对边缘计算的效率，可靠性，资源利用率等一系列能力又有了新的诉求。试想，如果能将云能力从中心往边缘触达，上述问题是不是将迎刃而解？那么在云原生时代构建云到边的触达通路，保持云边一致性体验，我们的抓手又在哪里呢？本次分享将一一为你揭晓；
物联网技术和应用有哪些？
随着科技的飞速发展，物联网已经成为连接世界的重要纽带，塑造着我们未来的生活。我们一起深入探索物联网的前沿技术和前瞻性应用，一窥未来的可能性。