XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System云端
使用 AlsoEnergy 确保你的计划和预算按计划进行
运维优化和监控解决方案 我们的远程监控和故障排除边缘解决方案可实现运维优化并延长系统正常运行时间，可收集和记录来自众多现场硬件的信息并将其安全地传输到云端。我们的硬件根据您的规格进行了预配置，可实现快速、即插即用的安装，并且可用于室内和室外安装。
推动数字化转型的多云数据管理战略
基于人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和持续深度学习的智能应用是下一波技术进步，它们将彻底改变消费者和企业的工作、学习和娱乐方式。虽然数据是新数字经济的核心，但它也关乎您如何感知环境、管理和保护从边缘到核心再到云端的数据、近乎实时地分析数据、从中学习，然后采取行动来影响结果。
人工智能驱动的智能网络云
EnGenius Cloud 针对不同的业务需求提供各种身份验证方法。您可以在云端或通过客户的 RADIUS 服务器配置 AAA 身份验证，创建具有预设访问权限的访客 Wi-Fi 网络，或让用户通过链接到他们的社交帐户登录。IT 管理员可以灵活地从 Captive Portal 自定义 Splash Page，以“所见即所得”的方式让客户在访问网络之前看到或执行操作。
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，
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，
低功耗边缘设备的计算机视觉案例研究
物联网 (IoT) 是近年来不断发展的领域。随着部署的 IoT 设备数量不断增加，人们对在这些设备上加入机器学习的兴趣也与日俱增。低功耗微控制器提供了一个低成本的计算平台来部署智能 IoT 应用，但片上内存和计算能力极其有限。在这些应用中使用机器学习凸显了本地计算与将数据发送到云端等计算能力更强大的资源之间的权衡。本文通过人物分类和人物检测的计算机视觉任务探讨了这种权衡空间；人物分类涉及确定图像中是否存在人，而人物检测涉及为图像中的所有人提供边界框信息。本文使用现有模型执行这些任务，并根据延迟、能耗、内存和准确性等指标评估在本地运行模型和将数据发送到云端之间的权衡。所选模型在 nRF52840 SoC 上运行，这是一种低功耗 MCU 系统，支持 Thread 和 802.15.4 协议。我们的研究结果证实，在考虑能耗、内存、准确度和延迟的情况下，低能耗受限嵌入式系统中的本地计算对于人员分类是有意义的；但是，由于基本内存限制，这些平台与人员检测等更复杂的任务不兼容。
云中的粒度委派管理特权（GDAP）...
网络安全仍然是我们数字时代最重要的挑战之一。创建安全的生态系统需要采用整体安全方法，其中包括零信任的心态，云端姿势以及对人和技能的投资。零信托遵循明确验证的原则，使用最小特权访问并假设违反。根据这些原则运作的组织更有弹性，一致和对新攻击的反应。与我们的合作伙伴一起，我们正在采取与这些原则保持一致的步骤，以保护渠道。
面向未来的计算时代已经到来
很难想象没有在线搜索、在云端工作、在线交流或咨询 ChatGTP 的便利生活会是什么样子。计算在我们的社会中占据着核心地位，尽管它带来了全球繁荣，但它也有缺点。数据中心数据流量激增和相关能源消耗（部分原因是人工智能的快速增长）导致了现代计算机无法满足的不可持续需求。因此，是时候推出新一代计算机了：面向未来的计算。
真正了解教育领域的人工智能
由于您的 PC 能够从云端卸载工作负载，因此它可以决定每个工作负载的处理位置，以便为您提供最佳性能。中央处理器 (CPU) 响应速度快，非常适合处理不需要太多计算能力的小型工作负载。图形处理器 (GPU) 专门处理需要高吞吐量的大型工作负载，并且可以在并行路径上处理多个任务。神经处理单元 (NPU) 非常适合并行任务和对功率敏感的工作负载，并且可以帮助节省能源。