XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘
通过在边缘环境上促进风险管理
“有效利用AI和数据分析的潜力，最重要的是创新，协作和跨部门思维。平原是所有联邦部门和下游当局都可以使用的第一个生产数据分析平台，使AI能够在任何领域使用。采用这种方法，我们主要是为联邦政府的测试AI应用程序提供访问权限，而无论涉及哪个领域，都要迅速启动解决方案。”
在明天的边缘重新发明
几乎一半的加勒比海首席执行官报告计划将AI集成到技术平台中，并在未来3年内在很大程度上纳入业务流程和工作流程。令人鼓舞的是，将近一半（47％）回应了“适度的范围”，将AI融入其核心业务战略，使他们抓住潜在的机会并为不可避免的破坏做好准备。另外的19％添加到“大/非常大的范围”中，几乎是70％。这可能是那些首席执行官已经看到AI在当前采用中的好处的结果。同样，有22％的CEO计划将AI纳入“在很大/大范围内”的劳动力和技能策略。“在中等程度上”的响应更高（44％），表明采用了更谨慎的方法，但考虑到AI的采用率仍然合理。鉴于Genai的潜力将取决于员工知道何时以及如何在工作中使用AI工具以及了解潜在的陷阱，因此AI集成到劳动力中很重要。
通信通信-高效边缘...
摘要 ：鉴于智能设备的快速增长，预计在不久的将来，大量高风险的人工智能（AI）应用（例如无人机、自动驾驶汽车和触觉机器人）将部署在无线网络边缘。因此，智能通信网络将设计为利用先进的无线技术和边缘计算技术，以在通信、计算、硬件和能源资源有限的各种终端设备上支持AI应用。在本文中，我们提出了在网络边缘有效部署模型推理以提供低延迟和节能的AI服务的原则。这包括用于低延迟设备分布式模型推理的无线分布式计算框架以及用于节能边缘协作模型推理的无线协作传输策略。通过智能反射面构建智能无线电传播环境，进一步提高边缘推理系统的通信效率。
加速边缘 AI 的采用
相反，生成式人工智能是一种创造性的催化剂，它使用底层数据模式来合成新信息，推动创新和个性化体验。例如，医院内的自动售货亭可以利用生成式人工智能为医院访客提供定制的路线导航。与简单的传统信息亭（或无法离开岗位的人工接待员）不同，动态生成的路线导航可以利用选择加入的面部识别或联系信息来引导访客穿过走廊到达目的地，或提供直接发送到移动设备的逐向导航。自疫情爆发前以来，医院的运营成本上涨了 11%，边缘的生成式人工智能可以帮助减轻过度劳累员工的负担，同时改善个人体验 4 。
从边缘到焦点 - 安全空间
加勒比地区 8 个国家的组织联盟，包括巴巴多斯 - SHE、性健康赋权、伯利兹 - PETAL、通过提高对女同性恋/双性恋女性的认识促进赋权、圭亚那 - GUYBOW、圭亚那彩虹基金会、海地 - FACSDIS、反对性歧视污名化和行动组织、OTRAH、海地跨性别组织、牙买加 - WE-Change、妇女赋权变革、圣卢西亚 - 团结与强大、苏里南 - WSW、妇女之路基金会和特立尼达和多巴哥 - I am One，为女同性恋、双性恋和酷儿女性以及跨性别男性开展了这项参与性研究。这个社区主导的研究项目是在 Kennedy Carrillo Consultancy 和 Liesl Theron 的技术支持下进行的，东加勒比联盟也参与其中。
边缘问题：左翼与右翼
结直肠癌联盟是一个全国性组织，致力于在我们有生之年终结结直肠癌。我们是您的盟友——一个由充满热情的幸存者、护理人员和倡导者组成的全国性网络，致力于帮助您和您的家人应对疾病的各个方面，从诊断和治疗到终生无进展生存。我们是一个渴望分享经验、解决您的担忧和回答您的问题的社区。我们了解结肠癌旅程的不同阶段，因为我们曾经经历过。当您需要我们时，我们会在这里为您服务，因为我们相信明天不能等待。
触及边缘：空间图像分析
由于卫星部件尺寸和成本的减小，卫星的使用范围越来越广。因此，一些规模较小的组织已经有能力部署卫星，并在卫星上运行各种数据密集型应用程序。一种流行的应用是图像分析，用于检测陆地、冰、云等。用于地球观测。然而，部署在卫星上的设备的资源受限性质为这种资源密集型应用带来了额外的挑战。在本文中，我们介绍了为该卫星构建图像处理单元 (IPU) 的工作和经验教训。我们首先强调基于部署卫星对在轨卫星图像进行机器学习的资源限制，包括所需的延迟、功率预算和推动这种解决方案需求的网络带宽限制。然后，我们研究了各种边缘设备（比较 CPU、GPU、TPU 和 VPU）在卫星上进行基于深度学习的图像处理的性能。我们的目标是确定在工作负载发生变化时具有灵活性的设备，同时满足卫星的功率和延迟限制。我们的结果表明，ASIC 和 GPU 等硬件加速器对于满足延迟要求至关重要。但是，带有 GPU 的最先进的边缘设备可能会消耗过多的功率，无法部署在卫星上。
处于当地发展的边缘。案例研究
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