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领先边缘材料公司
Norra Kärr 此前曾于 2013 年获得 Bearbetningskoncession，当时该公司提议将采矿和所有加工活动都设在 Norra Kärr 矿场。根据利益相关者的反馈，Norra Kärr 项目于 2021 年进行了彻底的重新设计，完全将采矿和化学加工活动分开，后者从矿场迁出。重新设计是 2021 年完成的初步经济评估（“PEA 2021”）的基础。本新闻稿后面将包含 PEA2021 的财务亮点提醒。因此，Bearbetningskoncession 申请适用于 Norra Kärr 矿场拟定的采石作业，生产 HREE 精矿和工业矿物霞石正长岩。HREE 精矿的下游化学加工将在工业园区与类似工业一起进行，吕勒奥是首选地点。与 2015 年的预可行性研究（“PFS 2015”）相比，PEA 2021 将 Norra Kärr 的作业面积减少了 65%，用水量减少了高达 30%，并将挖掘材料转化为产品的比率从约 1% 提高到至少 60%。公司计划在 2025 年第一季度进行测试，以进一步研究霞石正长岩和霓辉石的市场潜力。霓辉石在当前设计中被归类为废料，但可能是一种可销售的产品。首席执行官 Kurt Budge 表示：
关于医疗保健边缘计算的评论
在将AI纳入医疗保健边界时，可以找到更好的患者护理和更好的系统效率的潜力。然而，在这样的良好承诺中，有一些与同意，隐私，公平，问责制，透明度和保存医疗保健中人类因素有关的严重问题。只有在征服这些挑战时，AI将AI整合到医疗保健中才会带来最大的收益和最小的损害，从而使AI系统患者及其医疗保健服务提供者之间建立公平，透明的关系。因此，卫生保健中AI的新兴领域肯定会对道德和适应性治理进行持续审查，这将使以与社会价值观以及与医疗保健相关的方式兼容AI的潜力。
边缘AI计算解决方案
Axiomtek的Edge AI系统无缝将GPU组合与AiotpotenɵAl，可满足各种市场需求。这些系统利用了基于NVIDIA®JETSON和GPUCOMPUɵNGPLAƞMORMS。以紧凑而高性能的设计闻名的Jetson模块得到了NVIDIA JETPACK™SDK的补充，该SDK加速了Soōware的开发。这简化了AI和深度学习算法的开发环境的设置，从而为高级工具提供了方便的访问。在Axiomtek的边缘AI系统中具有无与伦比的性能，它们基于Jetson生态系统，在RoboɵC，Vision AI，自动驾驶机器和Edge Appliplains中表现出色。即使在最具挑战性的情况下，这些系统在这个新时代也可以促进创新和效率。
Edgair：Enterprise Edge Computing
需要在处理中心的实时位置进行扫描仪的大量数据。具有本地数据存储和可靠的平台，可允许客户无缝操作。Edgair嵌入式已部署在客户位置/物流中心，提供了一个用于数据处理和存储的下一级平台，即使在安全平台上，即使在季节性的季节性时间中，也可以在不中断的情况下运行虚拟化工作负载。这种支持的数字转换以及维护成本的降低和机器的正常运行时间。
边缘计算与人工智能的融合
摘要：随着通信技术的飞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，边缘计算与人工智能的融合需求强烈，边缘智能应运而生。在本文中，我们将边缘智能分为AI for edge（智能使能的边缘计算）和AI on edge（边缘上的人工智能）。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跨学科领域进行了深入分析。本文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了必要的背景。
用于实时边缘计算和人工智能...
在禽舍中，动物新陈代谢和动物粪便分解会产生氨 (NH 3 ) 等有害气体。氨的产生是由于微生物分解或还原含氮物质，特别是垫料中所含尿酸的分解。NH 3 的产生和浓度水平取决于多种因素，例如垫料类型和管理、湿度、pH 值和温度。温度和湿度必须分别保持在 13 至 27°C 和 50 至 70% 的范围内。高温和高湿的结合促进了细菌的生长，从而通过有机物的分解产生氨 [30]。在家禽中，氨的浓度必须保持在 10 到 25 ppm 之间，并且不超过 35 ppm，暴露类型最长为五十分钟，通常采用的限制是 15 ppm。平均硫化氢在最长五十分钟内不能超过 10 ppm，并且不能超过 15 ppm。二氧化碳浓度 (CO 2 ) 的阈值限制值为 5,000 ppm，通常必须保持在 2500 ppm 以下。还会产生其他气体，例如甲烷 (CH 4 )、硫化氢 (H 2 S)、一氧化碳 (CO)。在本文中，我们的贡献是通过人工智能算法监测和预测家禽的空气质量。
Supermicro 和 IronYun 在边缘提供 AI
IronYun 于 2021 年和 2022 年被 IDC MarketScape 评为视频分析和视频分析即服务领域的“主要参与者”，是 Vaidio AI Vision 平台的骄傲创造者。Vaidio 于 2020 年、2021 年和 2023 年荣获 SIA 商业监控、视频分析和损失预防新产品展示奖，并凭借 Vaidio 8.0 版本荣获 2024 年最佳新产品奖。Vaidio 为任何摄像头添加了先进的 Vision AI，并与 30 个市场领先的 VMS 集成。Vaidio 为全球城市、学校、零售、安保、运营、制造、交通、运输和物流应用提供实时监控和警报、取证视频搜索和丰富的商业智能。
边缘 AI 路线图：Dagstuhl 视角
随着近期研究和开发的进行，“边缘”本身仍然是一个模糊的术语。不同的社区和研究人员 2 缺乏关于边缘是什么、它位于何处以及谁提供它的普遍接受的定义。人们对其属性有共同的理解：与云相比，其特征是接近性（延迟和拓扑）、网络容量增加（有效实现的数据传输速率）、计算能力较低、规模较小、设备异构性较高。与终端设备（最后一跳）相比，它具有增加的计算和存储资源。它是一个抽象实体，可以卸载计算和存储，而无需绕道到云端。当前的 AI 和 ML 方法需要强大的计算基础设施 [5]，而数据中心拥有充足的可用计算和数据存储资源，可以更好地满足这一需求。但是，将必要的原始数据发送到云端会给网络带宽和吞吐量带来压力。同时，组织通常不太愿意与商业云提供商共享（可能受到限制的）数据。快速发展的边缘 AI 领域解决了这一紧张局势。如图 1 所示，边缘 AI 已逐渐进入主流服务领域，例如联网汽车、实时游戏、智能工厂和医疗保健。从基础设施的角度来看，边缘环境为 AI 提供了一个独特的层，