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一种负荷建模方法，利用自下而上的建筑、交通和工业建模来实现：• 除了年度能源使用量之外，还对电力负荷形状的未来预测和假设情景• 了解需求侧和供应侧资源之间的相互作用。
AI 驱动的 Augmen
世界各地的智能城市都在利用边缘 AI 来改变其管理宝贵实物资产和空间的方式。为此，“边缘 + AI + 视频”是实现智能城市不可或缺的关键技术趋势。毕竟，对于安全有保障的社会来说，必须能够发现犯罪、事故和灾难，同时在监视器上掌握现场情况。为了实时无延迟地进行 AI 分析，在现场（边缘）进行 AI 处理而不是将视频发送到云端至关重要。这是 EDGEMATRIX 成立的基本理念。有趣的是，EDGEMATRIX 诞生于 2019 年，是总部位于硅谷的 CLOUDIAN 日本 AI 项目团队的衍生产品。该团队进行了一项演示实验，使用 AI 识别高速公路上的车辆类型，以便在智能广告牌上显示有针对性的广告。在这个用例中，将高清视频传输到云端会导致处理延迟、通信成本增加，并因图像压缩而降低识别准确性。团队认识到，有必要将 AI 处理服务器带到现场（边缘）。EDGEMATRIX 联合创始人兼首席执行官 Hiroshi Ohta 表示：“基于这一经验，我们开发了一款紧凑型设备‘Edge AI Box’，它内置高性能 GPU、WiFi/LTE/5G 通信、摄像头连接和其他接口，可在任何现场启用视频边缘 AI。”“EDGEMATRIX 是行业先驱，能够以端到端和一站式的方式提供视频边缘 AI 资源。我们早在 2019 年之前就一直在开发和提供视频边缘 AI 设备（Edge AI Box），”联合创始人兼首席运营官 Shinya Motohashi 指出。Edge AI Box 与廉价 AI 摄像头不同，它是一种坚固可靠的设备。它通常用于检测和通知人员、车辆和物体的状况，例如侵入铁路轨道、道路上的交通量、停车场数量以及大型客户吸引设施的拥堵情况。此外，它还通过发布铁路危险警告来确保安全
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