XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘
基于直方图特征提取和Canny边缘
阿尔茨海默病 (AD) 越来越影响老年人，是 65 岁以上人群的主要杀手。不同的深度学习方法用于自动诊断，但它们也存在一些局限性。深度学习是用于检测和分类医学图像的现代方法之一，因为深度学习能够自动提取图像的特征。然而，使用深度学习准确分类医学图像仍然存在局限性，因为提取医学图像的精细边缘有时被认为是困难的，并且图像中存在一些失真。因此，本研究旨在开发一种计算机辅助脑部诊断 (CABD) 系统，该系统可以判断脑部扫描是否显示出阿尔茨海默病的迹象。该系统采用 MRI 和特征提取方法对图像进行分类。本文采用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 数据集，包括用于阿尔茨海默病患者识别的功能性 MRI 和正电子版本断层扫描，这些扫描是为阿尔茨海默病患者和典型个体制作的。所提出的技术利用 MRI 脑部扫描来发现和分类特征，利用直方图特征提取 (HFE) 技术与 Canny 边缘相结合来表示卷积神经网络 (CNN) 分类的输入图像。此策略跟踪图像中梯度方向的实例。实验结果为 ADNI 图像分类提供了 97.7% 的准确率。
被遗忘的人工智能伦理边缘
ABEBA BIRHANE，Mozilla 基金会和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 ELAYNE RUANE，SFI Lero 和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 THOMAS LAURENT，SFI Lero 和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 MATTHEW S. BROWN，美国巴克内尔大学计算机科学系 JOHNATHAN FLOWERS，美国大学哲学与宗教系 ANTHONY VENTRESQUE，SFI Lero 和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 CHRISTOPHER L. DANCY，工业与制造工程系和计算机科学系
边缘计算与人工智能的融合
摘要：随着通信技术的快速发展和移动设备使用的激增，一种全新的计算范式——边缘计算正风靡一时。同时，随着深度学习的突破和硬件架构的诸多改进，人工智能（AI）应用也蓬勃发展。网络边缘产生的数十亿字节数据对数据处理和结构优化提出了巨大的需求。因此，迫切需要将边缘计算与人工智能相结合，从而催生了边缘智能。在本文中，我们将边缘智能分为边缘人工智能（Intelligence-enabled Edge Computing）和边缘人工智能（Artificial Intelligence on Edge）。前者侧重于借助流行有效的人工智能技术为边缘计算中的关键问题提供更优化的解决方案，而后者研究如何在边缘进行人工智能模型构建的整个过程，即模型训练和推理。本文从更广阔的视角对这一新的交叉学科领域进行了深入的探讨。它讨论了核心概念和研究路线图，为边缘智能未来的潜在研究计划提供必要的背景。
Xilinx AI 边缘处理器
BFLOAT16 — 128 INT8 128 256 INT4 — 512 块本地数据存储器 32 KB 64KB AIE 阵列互连 B/W 1X 1X 压缩和稀疏性 否 是 暂存器片上存储器 PL uRAM AIE 存储器（512KB/块）
AI 和边缘存储案例研究
本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定第三方商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示 Micron 或所提及客户对其的认可、推荐或支持。本案例研究仅供参考，作为 Micron 向所提及客户提供的某些帮助的一般说明。本案例研究中描述的结果和好处可能由多种因素促成，Micron 不保证在其他地方也能取得类似的结果。本案例研究中的信息按“原样”提供，并不构成 Micron 或所提及客户对本文讨论的任何信息、设备、产品或流程，或对本文讨论的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性的任何明示或暗示的陈述或保证，并且在此明确否认所有此类陈述和保证，包括但不限于尊重适销性或特定用途适用性的陈述和保证。美光产品仅保证符合美光生产数据表规格。美光产品和规格如有变更，恕不另行通知。本案例研究中的信息如有变更，恕不另行通知。本案例研究中引用的任何日期或时间表均为预估。©2020 美光科技公司。保留所有权利。所有信息均按“原样”提供，不提供任何形式的担保。美光、美光徽标和所有其他美光商标均为美光科技公司的财产。所有其他商标均为其各自所有者的财产。修订版A 09/2020 CCM004TBD
东南亚的边缘：第二版
许多这些边缘来自新加坡 - 小民族国家继续超越其重量，以领导深度技术，数字创新和公共部门的转型，并得到了强大的政府支持和高级技术基础设施的支持。更重要的是，它是通往东南亚的门户，这就是为什么我们很高兴能再次与新加坡经济发展委员会和美国东亚商业委员会合作，以此。创新远非独自与新加坡共同解决；来自印度尼西亚，马来西亚，菲律宾，泰国和越南的例子增加了该地区的潜在和可能性的多样性。
边缘AI：探索研究和行业...
SRM科学技术研究所最初是在1985- 1986年在泰米尔纳德邦Kancheepuram区的Kattankulathur的SRM工程学院成立的。srmist成立于2003年，工程技术学院（E＆T）的学院被雕刻出来，现在由与工程和技术有关的所有学校和部门组成，包括四个不同校园的建筑和室内设计，即Kattankulathur，Ramapuram，Ramapuram，Ramapuram，Ramapuram Part和Modinagar（New Delhi附近）。SRMIST下的其他教师包括医学与健康科学，科学与人文科学，管理，法律和农业科学。kattankulathur的主要西尔万校园由一个郁郁葱葱的绿色环境组成，其建成面积为1,70,000平方米，用于实验室，研讨会，图书馆，教室，技术公园等。机构中出色的基础设施和世界一流的设施可帮助学生和教职员工有效地进行研究。有关我们机构的更多信息，请访问以下URL：www.srmist.edu.in。
边缘设备的安全注意事项
1读者应注意，由于加密，编码和复杂的应用程序协议，仅边界设备执行就不足以保护内部系统和数据免受外部威胁。通过在零信任体系结构的背景下实施更接近受保护的资源的政策执法，鼓励组织从对边界保护等边界保护的过度依赖。有关实施零信任体系结构的更多信息，请参见网络中心的网络和安全策略以及对安全架构的零信任方法，国家标准技术研究所（NIST）SP 800-207，零信任体系结构以及网络安全和基础设施安全机构（CISA）的信任零信任零。