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物联网应用中人工智能与边缘计算的融合：回顾与新视角
摘要：边缘计算凭借其在低延迟、快速响应、情境感知服务、移动性和隐私保护方面的优势，已成为智能应用和 5G/6G 物联网 (IoT) 网络的关键支撑。该技术通过在网络边缘提供中间服务并提高对延迟敏感的应用的服务质量来扩展云。许多基于机器学习、深度学习和群体智能的人工智能解决方案已展现出在智能认知感知、智能网络管理、大数据分析和边缘智能应用安全性增强方面的巨大潜力。尽管智能边缘计算具有诸多优势，但人们仍然担心其处理物联网大数据分析机器学习技术的计算复杂性所需的能力。边缘计算的资源限制、分布式计算、高效编排和资源同步都是需要关注的因素，以提高服务质量和经济高效地开发基于边缘的智能应用。在此背景下，本文旨在探索人工智能和边缘在许多应用领域的融合，以利用围绕这些因素的现有研究的潜力并确定新的观点。边缘计算和人工智能的融合提高了紧急情况下的用户体验质量，例如在车联网中，严重的不准确性或延迟可能导致损坏和事故。这些因素与大多数研究用来评估基于边缘的应用程序的成功率的因素相同。在这篇评论中，我们首先对基于边缘的应用程序中人工智能的最新进展进行了深入分析，重点关注八个应用领域：智能农业、智能环境、智能电网、智能医疗、智能工业、智能教育、智能交通、安全和隐私。然后，我们进行了定性比较，强调了融合的主要目标、网络边缘人工智能的作用和使用，以及边缘分析的关键支持技术。然后，确定并讨论了开放的挑战、未来的研究方向和观点。最后得出一些结论。
企业在英国游客经济中的作用
是一个典型的古朴海滨小镇的形象，整个经济都面向游客。它可能是城镇边缘的购物中心，也可能是工业区内的企业集群，构成游客经济供应链的一部分。越来越多的情况是，它甚至可能是一条住宅街道，住宿或活动都由人们的家里经营。换句话说，游客经济由各种各样的企业和体验组成。因此，不可能有千篇一律的方法。然而，本报告将进一步探讨一些共同的主题和体验。
欺骗您的眼睛在大脑上发挥作用 - 错觉
1。将纸放在您前面的桌子上，长侧位于水平位置。将您的非写入手放在纸张中间。将手指稍微分开，但指向。应该指出您的拇指。2。用铅笔追踪您的手。请确保将铅笔上下握住，而不是倾斜。小心地围绕着手指而不是在手指上画。花点时间。3。用尺子在纸张的左侧和右边缘放置一个小点。使用标尺引导您，从页面上水平绘制直线平行线（从左边缘标记到右边缘标记），从左边缘的点到右边缘的相应点。不要在您伸出手的地方绘制直线直线。当您伸到手上，向上绘制曲线，然后向下划清曲线以满足另一侧的匹配平行线。曲线之间的空间应为相同的宽度。4。重复绘制直线和弯曲的平行线，直到填充纸。5。在指关节所在的手上画一条直线。6。每个手指上的线将从平行线上弯曲，并平行于曲线的开头。在手指之间拉直线。通过示范 - 直线，曲线进行交谈；直线，曲线；直线，曲线；直线，曲线；直线，曲线；直线。在这些水平线上保持平行的距离。
用于混凝土和水泥的石墨烯
- 毛皮皮肤肿瘤（SCC，BCC，黑色素瘤）被视为皮肤癌（WLE±化学） - 肛门边缘的T1N0疾病有时可能单独使用WLE治疗（用1 cm的边缘） - 肛门腺癌将被视为静脉疾病 - 如果是静脉疾病 - 如果是静脉疾病，请务必渗透性，纯粹是纯粹的疾病，该疾病是纯粹的渗透性的，该疾病均具有渗透性的依赖性。可以进行解剖
MIL-E-16400H（海军）
- 铝合金棒、杆和线材；轧制、拉制或冷加工，3003。- 铝合金 5052，棒、杆和线材；轧制、拉制或冷加工。- 铝合金 6061，棒、杆、线材和特殊形状；轧制、拉制或冷加工。- 铝合金 3003，板材和薄板。- 铝合金 5052，板材和薄板。- 铝合金 6061，板材和薄板。- 铜硅、铜锌硅和铜镍硅合金：棒、线材、形状、锻件和扁平产品（扁平线材、带材、薄板、棒材和板材）。- 铝合金永久和半永久模具铸造。- 铝合金砂型铸件。- 含铅和无铅黄铜：扁平产品（板材、棒材、薄板和带材）。- 含铅和无铅黄铜：棒材、型材、锻件和带成品边缘的扁平产品（棒材和带材）。- 海军黄铜：棒材、线材、型材、锻件和带成品边缘的扁平产品（棒材、扁线和带材）。- 海军黄铜：扁平产品（板材、棒材、薄板和带材）。- 银钎焊合金。- 青铜锰；棒材、型材、锻件和扁平产品（扁线、带材、板材、棒材和板材）。- 青铜、磷；棒材、板材、棒材、板材、带材、扁线和结构型材及特殊形状型材。- 镀铬（电沉积）。- 铜棒材和型材；以及带精加工边缘的扁平产品（扁线、带材和棒材）。- 铜铍合金棒材、棒材和线材（铜合金编号 172 和 173）。- 铜铍合金带材（铜合金编号 170 和 172）。- 镍铜合金棒、杆、板、片、带、线、锻件、结构和特殊形状型材。- 镍铜铝合金，锻造（UNS N05500）。- 镍铜合金和镍铜硅合金铸件。- 镀镍（电沉积）。
具有类脑神经适应能力的稳健且可扩展的超维计算
一、问题和动机物联网 (IoT) 促进了许多利用基于边缘的机器学习 (ML) 方法来分析本地收集的数据的应用。不幸的是，流行的 ML 算法通常需要超出当今物联网设备能力的密集计算。受大脑启发的超维计算 (HDC) 已被引入以解决这个问题。然而，现有的 HDC 使用静态编码器，需要极高的维数和数百次训练迭代才能达到合理的准确度。这导致了巨大的效率损失，严重阻碍了 HDC 在物联网系统中的应用。我们观察到一个主要原因是现有 HDC 的编码模块缺乏利用和适应训练期间学习到的信息的能力。相比之下，如图 1(a) 所示，人类大脑中的神经元一直在动态再生，并在学习新信息时提供更有用的功能 [1]。虽然 HDC 的目标是利用随机生成的基础超向量的高维性来将信息表示为神经活动的模式，但现有的 HDC 仍然很难支持与大脑神经再生类似的行为。在这项工作中，我们提出了动态 HDC 学习框架，可以识别和再生不需要的维度，以在显著降低维数的情况下提供足够的准确性，从而加速训练和推理。 II. 背景和相关工作 A. 物联网和基于边缘的学习 许多新颖的框架和库已经开发出来，以在资源受限的计算平台上定制流行的 ML 算法，包括 TinyML [2]、TensorFlow Lite [3]、edge-ml [4]、X-Cube-AI [5] 等。然而，这些学习方法通常需要大量的训练样本和多个训练周期，超出了当今物联网设备的能力。同时，利用目标平台的学习结构和特性，研究人员提出了许多提高基于边缘的学习效率的技术，例如分割计算 [6]、联邦学习 [7]、[8]、知识蒸馏 [9]。这些技术与我们的方法正交，可以与我们的方法集成，以进一步提高学习性能。
软件优先的物理安全的核心组件
一种混合云方法结合了两全其美的最好的：本地系统的可靠性具有云的灵活性和可扩展性。此体系结构减少了对NVR/DVR等过时的硬件的需求，从而创建了一个易于部署和扩展的解决方案。通过使用基于边缘的计算，系统可以为关键操作提供低延迟性能，同时利用云计算功能来用于集中管理，企业软件更新和基于AI的分析。
障碍照明的可靠性 - ENERTRONIC
6.3.14 对于大型物体或一组间距很近的物体，应至少在物体相对于障碍物限制面最高的点或边缘上显示顶灯，以指示物体的大致轮廓和范围。如果两个或多个边缘的高度相同，则应标出最靠近着陆区的边缘。当使用低强度灯时，其纵向间距不得超过 45 米（150 英尺）。当使用中强度灯时，其纵向间距不得超过 900 米（2950 英尺）
乳腺癌护理中的再操作现实
摘要乳腺癌是女性中第二次最常见的癌症，强调了侵入性较少的乳房手术（BC）的重要性。早期发现，治疗方式和个性化医学的进步提高了结果。然而，对于一部分患者而言，乳腺癌的旅程是重复手术以实现清洁边缘的必要性的标志。这深刻影响了患者的生活，并为医疗保健系统和提供者带来了一系列复杂的挑战。本文全面分析了当前的再操作率及其相关的含义，强调了解决此问题的需求。