在生产环境中使用Kubernetes的企业，仍在努力在灵活性和复杂性之间找到平衡。Spectro Cloud发布的2023年报告为您揭开生产环境Kubernetes使用的现状。
3月21日消息，据韩国媒体Sedaily报导，三星电子宣布准备在2025年初推出自家AI加速器芯片“Mach-1”，但是这款芯片并不会与英伟达（NVIDIA）、AMD等公司的AI芯片进行竞争，因为其主要面锁定的边缘计算领域的推理加速需求。
过去几十年来，废物产生量大幅增加，这主要与经济发展和城市化密切相关。这种废物产生量的增加给全球各国政府在高效处理和管理方面带来了重大挑战。尽管发达国家已经实施了废物分类系统，但由于污染问题，仍有相当一部分废物最终被填埋或焚烧，导致可回收材料的不可持续浪费。
机器人的外观既可以是人形，也可以是狗形；机器人的获取的信息既可以是视觉信息，也可以是触觉信息。这些都是机器人研究的一部分。
4月22日，恩智浦半导体在苏州召开“2024高管春季媒体沟通会”。恩智浦的高管们分享了恩智浦品牌新Slogan——“Brighter Together”的含义，并介绍了在人工智能（AI）热潮之下，恩智浦在边缘人工智能领域的布局，以及在中国市场的发展战略。
近期很多朋友在边缘计算社区后台留言咨询研究生往边缘计算方向走，该做那些准备之类的问题，然而一百个人有一百种想法，大家看法都不一样。为此，我们邀请国内比较活跃的几个边缘计算相关高校团队来一起回答这些问题。
5G网络在面临海量终端接入和计算需求的同时，部分应用对5G网络带宽和时延也提出了很大挑战。在此情况下，多接入边缘计算（MEC）应运而生。结合TKEStack强大的集群管理能力和异构计算资源管理能力，腾讯打造了一个功能完备的边缘计算PaaS平台TMEC，TMEC在支持边缘应用托管的基础之上，提供了高精确度定位、视频处理、无线网络QoS控制和5G切片等多种特色业务能力，很好地支撑了车路协同、5G云游戏、视频直播等应用。 本次分享为大家带来TMEC技术架构实现及5G车路协同应用实践。 您将收获： 1. 5G典型
步入 2024 年，在技术创新和不断变化的市场需求的推动下，软件开发格局继续呈指数级发展。对于企业和开发人员来说，紧跟这些趋势不仅有益，而且对于保持竞争力和成功至关重要。在本文中，我们探讨了预计将在 2024 年产生重大影响的关键软件开发趋势。
最近大家一定经常听到CDN这个词，对于之前没接触过这个行业的人，可能会听的云里雾里，不明所以。
6月4日，由工信部中国信通院和开源产业联盟主办的2021“云边协同大会”在北京顺利开幕。会上公布了国内首个“分布式云与云边协同标准体系”，作为国内顶级的云计算服务商，腾讯云的边缘容器服务TKE Edge产品顺利通过了边缘容器《基于云边协同的边缘容器技术能力要求》标准，成为国内首批获得该认证的厂家。该评估的通过，证明TKE Edge在云端管理、节点监控、边缘自治、容器安全等方面均符合基于云边协同的边缘容器技术能力要求。 容器技术以其灵活、轻量、能够快速迁移等特性，越来越受到企业和开发者的青睐。Gartn
导语 | 本文中，腾讯未来网络实验室5G技术专家俞一帆老师将对腾讯的5G探索地图进行了详细的讲解，以下是俞一帆老师演讲的整理（编辑：尾尾）。关注「云加社区」公众号，获得精选文章推送。
导语 | 本文中，腾讯未来网络实验室5G技术专家俞一帆老师将对腾讯的5G探索地图进行了详细的讲解，以下是俞一帆老师演讲的整理（编辑：尾尾）。 本文主要分三个部分： 腾讯未来网络实验室简介 腾讯未来网络实验室的具体实践 腾讯在5G产业生态构建方向的规划 一、腾讯未来网络实验室简介 1. 理念：应用驱动网络演进 腾讯未来网实验室于2017年底成立，是中国互联网公司第一支5G技术和应用研究团队。 腾讯未来网实验室推崇的理念叫“应用驱动网络演进”，我们认为5G网络最终为应用服务。所以，我们会从腾讯业务的
当下，云计算技术属于比较热门的技术，本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术，今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面，和朋友们一起交流边缘计算技术。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！
由腾讯公司主导，多家公司（中国信通院、中国移动、阿里、百度、烽火通信、思科、Intel）协作的项目《边缘超融合网关技术白皮书》荣获2023年度ODCC（开放数据中心委员会）十周年杰出项目奖。此外，腾讯公司申报的《边缘互联融合网关》项目凭借其Tbps的网关转发能力，80%的融合网关交付时间降低，100%的加解密性能提升，33%的加解密包头开销降低等特性，荣获中国信通院颁发的未来网络领先创新科技成果奖。经过3年的技术积累，目前边缘超融合网关HyperSGW已经在腾讯分布式云场景部署应用。
Pytorch Vs TensorFlow：AI、ML和DL框架不仅仅是工具；它们是决定我们如何创建、实施和部署智能系统的基础构建块。这些框架配备了库和预构建的功能，使开发人员能够在不从头开始的情况下制定复杂的人工智能算法。它们简化了开发过程，确保了各个项目的一致性，并使人工智能功能能够集成到不同的平台和应用程序中。
随着物联网和云计算的快速发展，边缘计算作为一种处理数据的新模式受到了广泛关注。边缘计算将计算能力推向物理世界的边缘，通过在离数据源更近的位置进行计算和存储，减少了数据传输的延迟和带宽消耗。然而，要实现高效的边缘计算，网络协议的设计和优化非常重要。本文将介绍边缘计算的基本概念，并探讨支持边缘计算场景的网络协议的设计与优化方法。
在人工智能（AI）的快速发展背景下，大语言模型（LLMs）凭借其在语言相关任务上的杰出表现，已成为 AI 领域的重要推动力。然而，随着这些模型在各种应用中的普及，它们的复杂性和规模也为其部署和服务带来了前所未有的挑战。LLM 部署和服务面临着密集的计算强度和巨大的内存消耗，特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中，如何提高 LLM 服务效率，降低其部署成本，已经成为了当前 AI 和系统领域亟需解决的问题。
近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。
随着技术的不断进步，边缘计算作为一种新兴的数据处理模式，正迅速成为推动各行各业发展的关键技术趋势。边缘计算通过在数据产生的地方（即“边缘”）进行数据处理，而不是将数据发送到远程数据中心或云端处理，从而显著降低延迟，提高处理速度，并增强数据安全性。本文将深入探讨边缘计算的核心概念、应用场景以及它如何塑造未来的互联网生态。
5月26日，在2022网络开源技术生态峰会——边缘计算技术与应用论坛上，网络通信与安全紫金山实验室边缘智能技术研究员刘辉给大家带来了《基于云原生和区块链技术的一体化边缘计算网络探讨》主题演讲。 刘辉指出，从边缘计算的发展来看，国家层面一直在大力推动边缘计算的发展，《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》强调，加大关键共性技术研究，促进边缘计算等新兴前沿技术在工业互联网中的应用研究与探索；支持建设一批能够融入国际化发展的开源社区。《关于推动工业互联网加快发展的通知》也提到了鼓励相
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
随着科技的飞速发展，物联网与边缘计算的结合已经成为推动各行各业创新发展的关键力量。物联网通过互联网将各种物理设备紧密连接，实现设备间的信息交互和数据共享，而边缘计算则将计算和数据存储功能从传统云计算中心推向网络边缘，为用户提供更快速、更安全的数据处理体验。这种融合不仅极大地提升了数据处理速度，降低了数据传输延迟，还在隐私保护和系统安全性方面展现出卓越的优势。
随着物联网、大数据和人工智能等技术的快速发展，传统的云计算模式已经无法满足实时性、低延迟和高可靠性的需求。边缘计算作为一种新兴的计算模式，将计算任务从云端迁移到网络边缘，使得数据处理更加高效、灵活和安全。本文将对边缘计算系统的设计与实践进行详细的介绍。
Lady在想，人工智能技术应用在医疗上，会不会有助于改善医患关系呢？也欢迎你留言谈谈你的想法吧！
最近，南开大学提出一种边缘检测和图像分割算法，被称为首个在图像分割数据集BSDS500上F值（F-Feature）超越数据集本身人工标注平均值的实时算法。
边缘计算技术是指在靠近设备或数据源头的一侧，就近提供数据分析处理服务。通常由边缘计算网关或计算终端实现，能够实现更快的设备/服务响应，满足各行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求。本篇就为大家简要总结介绍一下边缘计算网关的常见应用场景。
北京时间2021年12月7日中午12时12分，长沙天仪研究院研制的宝酝号卫星在酒泉卫星发射中心成功发射。
随着物联网（IoT）的快速发展，对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理（NLP）技术作为人工智能的重要分支，正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用，通过实例演示如何构建智能边缘应用，提高响应速度和降低数据传输成本。
1. 分布式计算：与传统的云计算不同，边缘计算将计算任务分散到网络的边缘节点上执行。这些边缘节点可以是智能设备、网关、路由器或是专门的边缘服务器，它们靠近数据产生的源头或者用户。这样可以减少数据传输的距离和时间，提升处理速度和降低延迟。
随着物联网（IoT）设备的普及和5G技术的发展，边缘计算正在改变我们的计算模式。边缘计算将数据处理从中心云迁移到网络边缘，带来了低延迟和高效能的优势。然而，在这种异构且动态的环境中，如何构建端到端、一致的边缘体验成为了一大挑战。本文将深入探讨这一问题，并提供实用的解决方案。
什么？你开发了一款边缘计算应用，却没有做过现网端到端验证，不知道在现网环境中运行的用户体验如何？
AI、云、5G……几年前还觉得遥远的技术，在快速发展之中，有了落地方案，慢慢成为了新的基础设施。展望未来，自动驾驶、边缘计算、量子计算……这些新技术又将会带来怎样的变革？ 站在浪潮之巅，作为普通的个体，程序员在如此快速发展的时代，会随着技术被一同淘汰么？如何才能更好地抓住机遇，更好地拥抱新技术？ 腾讯量子实验室专家研究员郝少刚，PreAngel合伙人& 腾讯云最具价值专家（TVP）李卓桓，青宁信安科技联合创始人 & 腾讯云最具价值专家（TVP）白慧冬，三位大咖与您一同探讨技术浪潮的演变趋势，共商程序员该如
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及通信协议相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
技术创新的步伐丝毫没有放缓的迹象，在这个日新月异的时代，科技创新在改变人们生活、推动社会进步方面扮演着关键的角色。2024年有望成为又一个开创性的年份。
边缘计算作为一种分布式计算模型，将计算和存储资源放置在离用户近的边缘设备上，可以为物联网、大数据分析等应用提供更快速、更高效的服务。然而，在实现边缘计算的过程中，仍然存在一些挑战和待优化的问题。本文将探讨边缘计算面临的挑战，并重点讨论协议优化的重要性。
云计算一直以来都在不断发展和演进，为各行各业带来了前所未有的便利。然而，云计算的未来展望远不止于此。本文将探讨云计算领域的三个重要趋势，它们将引领未来的技术发展：边缘计算、量子计算和人工智能。
随着物联网、5G、人工智能等技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐从理论走向现实，成为推动数字化转型的关键力量。本文将深入探讨边缘计算的概念、架构特点、典型应用场景，并结合实战代码示例，系统地向读者呈现一幅完整的边缘计算技术图景。最后，本文将基于当前行业动态，对边缘计算的未来发展趋势及挑战发表笔者的观点与评价。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2.2亿美元资助11个新成立的国家人工智能研究中心。 美国国家科学基金会（NSF）刚刚宣布，在2020年首轮资助7个人工智能研究中心基础上，这一次将覆盖范围扩大到了美国40个州。 此次新增研究中心主要覆盖以下几个领域： 人机交互与协作、人工智能优化进步、人工智能和高级网络基础设施、计算机和网络系统中的人工智能、动态系统中的人工智能、农业和食品系统中的人工智能创新。 每个研究中心在未来5年内将得到总计约2000万美元的资助。 这无疑将促进整个AI行
GenAI技术的商用化部署和应用成为企业竞逐的新阵地，勾勒出大模型从“技术力”转向“生产力”的新生态。
NVIDIA于今日发布AI-on-5G方案，并宣布将与谷歌云合作，建立一个 AI-on-5G 创新实验室，以期加快为企业、智慧城市和智能工厂开发和部署基于 AI 的解决方案。
在智能化、数字化不断推进的时代，各种设备上的视觉能力将逐步成为类似于算力、连接的一种基础设施能力。而边缘计算与视觉的结合，将为千行百业智能化的发展，以及我们的生活带来全新的价值，应用前景非常广阔。当前，边缘视觉智能正在融入各行各业的智能管理和智慧运营，并呈现出云边端协同发展的态势；此外，机器视觉融合自然语言处理、语音识别等 AI技术也已成为未来的发展趋势，而要实现这样的融合，需要进一步提升数据传输效率、数据安全性、海量数据计算力以及数据检测准确性。
与英特尔合作建立数字化零售联合实验室、发布《京东大数据技术白皮书》、推出针对线下零售、区块链等领域的多款产品，联合行业内包括英特尔、谷歌、浪潮、联想等顶尖互联网企业，以及中国计算机协会、中关村多媒体软件园和清华大学等高等学府，共同交流以大数据为核心在门店科技、边缘计算、区块链等领域的前沿探索——在12月7日京东举办的首届大数据峰会上，京东打造的智能零售大数据“操作系统”全面亮相，展现出技术和应用两个层面上的强劲实力。
新智元导读】Facebook最近在美国的日子不算好过。据英国《卫报》报道，Facebook平台上广受欢迎的新闻推送功能实际上严重依赖于编辑团队来决定新闻内容的取舍和筛选。这一事实引发了美国舆论对Facebook存在政治偏见的抗议。国外有学者撰文强调，Facebook的偏见不可避免，因为算法本身就不是中立的，程序员自身也不是绝对中立的。这再次强调了在人工智能的发展中非监督式学习的必要性。在Facebook AI实验室的这份最新论文中，作者在图像检测中试行了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法，已接近用完全
区块链技术与数据安全实验室（以下简称“实验室”）由工信部国家工业信息安全发展研究中心牵头组织成立，2018年被工信部认定为重点实验室。工业和信息化部作为实验室归口管理部门，负责指导重点实验室的运行和管理；国家工业信息安全发展研究中心作为依托单位，负责实验室的建设与运营。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.11048v1.pdf
嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，能够根据用户需求（功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等）灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。它们通常用于特定的任务，具有高度的集成性和优化，以满足特定的性能要求。
EdgeOne的背景介绍涉及到了多个领域的发展，特别是互联网技术、内容分发网络（CDN）的演进，以及边缘计算的崛起。以下是对EdgeOne背景的详细探讨：
7月6日，在“世界人工智能大会”期间，由上海开放处理器产业创新中心、芯原微电子(上海)股份有限公司主办，中国RISC-V产业联盟协办的以“智”由“芯”生为主题的“RISC-V和生成式Al论坛”在上海世博中心召开。在此次论坛上，中国RISC-V产业联盟理事长、芯原创始人、董事长兼总裁戴伟民以《AIGC芯片的机遇和挑战》为题进行了分享。
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