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空间中的边缘计算：基于机器学习方法的热异常检测的FPGA体系结构的设计
在车载太空系统上的广泛的传感器，设备和仪器范围会产生大量旨在传输到地面的数据。但是，下行链路数据速率固有地通过传输功率和地面站访问来限制。边缘计算旨在通过将处理硬件靠近数据源的处理硬件来减少数据链路内链路内的延迟和带宽。在本文中，我们将边缘计算应用于卢森堡大学开发的热异常检测的有效载荷。有效载荷包括一系列前瞻性红外（FLIR）高分辨率长波长红外（LWIR）微摄像机作为边缘感应组件，以生成热图像。使用支持向量机（SVM）算法来检测异常情况，可用于处理热图像和热分布纤维的边缘计算系统，用于处理热图像和热分布。©2025 Cospar。由Elsevier Ltd发布的所有权利保留。
计算和通信协同调度，实现无线边缘的及时多任务推理
摘要 — 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如，指挥中心）使用从多个远程源（例如，边缘传感器）接收的数据特征执行多个推理任务（例如，目标检测）。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限，无法从其输入中产生特征，以及 (ii) 信道的通信资源有限，无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度，我们分析了该问题的拉格朗日松弛法，从而得出增益指标，用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上，我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略，我们证明，随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明，MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。
长矛，边缘（赞助商）编号174194，IRAS 330315，协议，1.1，16/dec/2024
DECLARATIONS The undersigned confirm that the following protocol has been agreed and accepted and that the investigator agrees to conduct the study in compliance with the approved protocol and will adhere to the U.K. Policy Framework for Health and Social Care Research 2017 (3 rd edition) (as amended thereafter), the EU General Data Protection Regulation (2016/679) and the UK Data Protection Act (2018), Sponsor SOPs and applicable Trust policies and legal框架。i（调查人员）同意确保本文档中包含的机密信息将不用于未经发起人事先书面同意的研究或进行研究调查以外的任何其他目的。I（调查人员）同意确保不会在参与研究地点开始进行研究活动或招聘，直到已发布适当的监管批准和NHS确认能力和能力，并确认了绿灯。i（调查人员）还确认，我将通过出版或其他传播工具公开获得该研究的结果，而无需任何不必要的延迟，并将对研究进行诚实，准确和透明的说明。根据本协议计划中计划的任何偏差将得到解释和报告。
RORγT反激动剂表明抑制IL-17a和胸腺细胞凋亡之间的边缘
气候智能农业（CSA）解决气候变化下的粮食安全问题。该研究研究了通过埃塞克维尼（ETH）市政农作物（ETH）市政农作物采用CSA实践对食品和营养安全的影响，从412个SSUC农民中采用了有目的的采样。结果表明，社会人口统计学和机构因素会影响SSUC农民的家庭消费模式和饮食状况。概率选择模型表明，农民的年龄，教育，房屋规模，非农业收入，食品每月支出，农业培训，团体犯罪和信贷访问严重影响了CSA实践的采用决策。使用边缘治疗效果的内源性转换回归表明，农场收入，非农业收入，食品每月支出，团体会员资格，雇用的劳动力和距离耕种地点的距离极大地影响了家庭食品消费。性别，婚姻状况，就业状况，年龄，家庭规模，农场和非农业收入，食物的每月支出，团体成员资格，雇用劳动力以及来自家庭的兼职劳动者人数，对SSUC农民的家庭饮食分歧状况显着影响。这些发现证实了采用CSA实践的影响的异质性。通过家庭食品消费评分（HFC）和家庭饮食多样性评分（HDDS）描述的CSA实践的积极选择，未观察到的好处是普遍的。 采用CSA实践增强了SSCU农民的食物和营养，当农民采用CSA实践时，平均治疗效果（ATT）表明。未观察到的好处是普遍的。采用CSA实践增强了SSCU农民的食物和营养，当农民采用CSA实践时，平均治疗效果（ATT）表明。采用CSA实践与SSUC农民的粮食和营养安全性成正相关，收养者分别为16％和31％的食品安全，分别为HFC和HDD。因此，在粮食消费方式和饮食多样性方面，采用CSA实践的ETH市政府的SSUC农民可能会更好。鉴于此，SSUC农民，研究人员和扩展之间的联系
Vertiv™边缘单相（1PH）UPS
Vertiv Edge是一个高度可靠，高效，易于管理和灵活的线路交互式Sinewave UPS的家族，型号的范围从500VA到3000VA，塔，机架/塔楼和机架式形式。具有0.9功率因数，可控插座和扩展运行时选项，Vertiv Edge是保护分布式和边缘IT应用程序中的服务器和网络设备的正确选择。在1U和2U选项中可用以及短深度3U 3000VA型号，它可以在具有成本效益的UPS解决方案中以适当的尺寸和功率密度提供最佳的运行时。
边缘是AI推理的重心
本文档中指的是未来计划或期望的语句是前瞻性的陈述。这些陈述是基于当前的期望，并且涉及许多可能导致实际结果与此类陈述中表达或暗示的风险和不确定性。有关可能导致实际结果差异的因素的更多信息，请参阅www.intc.com上的最新收入发布和SEC备案。
研究文章新颖的混合边缘云框架，用于高效且可持续的OMICS数据管理
简介：通过整合电子记录，OMICS和基因组数据等不同数据源，增强了个性化医学和系统互操作性，诸如电子健康记录，OMICS和基因组数据等各种数据源正在迅速发展。但是，这种转变面临数据整合和分析的挑战，这是技术进步和健康数据量增加的加剧。方法：本研究介绍了一个新型的混合边缘云框架，旨在管理医疗保健领域中多维基因组和OMICS数据的激增。它将边缘计算的局部处理能力与云计算的可扩展资源结合在一起。使用模拟的细胞仪数据集涉及的评估以证明体系结构的有效性。结果：混合边缘云框架的实现显示了关键性能指标的改进。通过通过局部边缘处理来减少数据传输延迟来提高网络效率。使用高级压缩技术最小化运营成本，ZSTARD（ZSTD）编解码器可显着降低数据大小并改善上传时间。该框架还通过利用基于边缘的匿名技术来确保增强的数据隐私，该技术在转移到云之前，在本地处理敏感信息。这些发现突出了该框架通过创新方法优化大型OMICS数据管理的能力，从而在可扩展性和安全性方面取得了显着提高。结论：将边缘计算集成到基于云的OMIC数据管理框架中会显着提高处理效率，降低数据大小并加快上传时间。这种方法为医疗保健中的OMIC和基因组数据处理提供了变革性的潜力，并平衡着重于效率，成本和隐私。
全新边缘AI系统塑造未来
体验用华硕IoT的最新边缘AI计算机系列重新定义的边缘计算的功能。配备了14th GenIntel®Core™处理器，双PCIE X16 GPU支持，高达900 W TDP和DDR5 5600 SO-DIMM内存高达64 GB，这些系统可提供无与伦比的性能和能源效率，以实现强大的AI工作负载。具有用于Intel和Nvidia®Jetson平台的嵌入式MXM GPU模块，可实时推断AI推理，转换工厂自动化，机器视觉和自动驾驶汽车等行业。具有坚固，无风扇的设计，广泛的温度支持和低功耗，ASUS IoT系统可确保最苛刻的边缘AI应用程序的可靠性和效率。边缘AI系统
结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。