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    从消费互联网到产业互联网,互联网行业发生了哪些变化

    2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。” 2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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    以太网技术系列专题六:边缘计算技术

    具体来说,边缘计算的工作原理可以归纳为以下几点: 数据处理位置:边缘计算是在数据生成的源头附近进行数据处理,而不是在中央服务器或云端进行。...减轻云端负担:随着物联网设备数量的增加,如果所有数据都上传到云端处理,会给云端带来巨大的负担。边缘计算可以在本地处理大部分数据,只将必要的数据上传到云端,从而大大减轻了云端的负担。...它通过减少网络延迟、减轻云端负担、提高数据处理的实时性、增强数据安全和隐私保护以及支持离线工作等方式,为物联网应用提供了更高效、更灵活的数据处理方案。 3....边缘计算和云计算对比 边缘计算和云计算在数据处理方式、效率和应用场景上存在显著差异。 以下是二者的对比分析: 1. 数据处理方式: 云计算:所有数据被上传至云端数据中心或服务器进行集中处理。...它能够减轻云端的负担,提高数据处理的实时性和效率。 综上所述,边缘计算和云计算各有其优势和应用场景。

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    AI手机背后,如何建立隐私保护与数据信任?

    大模型研究小分队 腾讯研究院炫酷的AI手机背后,难以绕开数据处理的方式与规则,更无法将数据安全责任置于真空地带。...在责任主体方面,对于上述不同的企业类型,需根据特定的业务场景、技术逻辑和法律规范明确其属于数据控制者(data controller)、数据处理者(data processor)抑或是其他主体角色;此外...、决定处理的方式,谷歌云有可能构成单独的数据控制者;而如果三星手机端侧大模型已经进行了初步的处理,再借助谷歌云端AI进行深入分析,两者围绕数据处理的决策是不可分离且对数据处理的目的和方式均产生了实际性影响...如上分析,端侧AI带来了全新的数据处理模式,打破了传统移动互联网时代的隐私保护与数据安全秩序。对此,明确数据安全的责任边界是与AI技术研发同等重要的优先事项。...[7]挑战2:数据收集的边界在哪里?

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    5G时代 边缘计算与网络架构不断融合

    传统的云架构之下,所有的智能都在云端,网络所需要考虑的就是信号覆盖、网络质量的问题。...但随着端系统数据处理能力需求的爆炸性增长,很多应用场景开始倾向于将应用处理放在边缘,体现出一种“哪里生产,哪里消费”的架构思路。这种方式给网络的边缘赋予了足够的“智能”,或者说处理能力。...Verizon也宣布了其私有IP安全的云端互连解决方案。...IoT前端的设备(传感器)在与云端进行交互时会在这一个节点完成规划中的一些交互处理工作。而在这一处理节点运行的程序是采用开源的方式来提供的,并在运行过程中不断丰富和随着与项目的结合个性化。

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    产业互联网的N个变化丨齿轮分享

    2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。”  2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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    【愚公系列】软考高级-架构设计师 115-边缘计算

    数据处理:边缘设备可以进行数据预处理、过滤和分析,将仅需要云端处理的精简数据传输到云端,减少对网络带宽的需求和云端资源的压力。...提高性能:将计算功能放置在接近数据源的位置,提高数据处理的效率和实时性。满足实时性要求:实现高效的本地数据处理,满足实时应用需求。...1.3 边缘计算的优势本地处理:数据处理:将数据处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现,从网络中心下放到网络边缘的节点上。...处理结果和相关数据上传云端,云端进行海量数据的存储、分析与价值挖掘。智能协同:边缘节点按照A模型执行推理,实现分布式智能。云端开展AI的集中式模型训练,并将模型下发边缘节点。...云端提供SaaS服务在云端和边缘节点的服务分布策略,以及云端承担的SaaS服务能力。

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    在边缘:技术驱动边缘计算和挑战未来

    但边缘在哪里——这是最棘手的问题。Shi认为,你不能轻易说边缘在哪里?边缘的位置取决于应用程序。例如,智能手机可能是慢性病患者的集中点,它会处理医疗记录、生物传感器数据和患者报告的结果。...除了操作系统之外,您还需要一个边缘的执行框架,它可以动态地允许AI包在云端运行(例如来自Facebook的PyTorch和来自谷歌的TensorFlow)。...虽然最后一种技术可能与执行框架有关,但我想单独拿出来讨论即数据处理平台。在边缘处会有大量数据生成,如何管理这些数据本身就是一个挑战。在大多数前沿计算时代,人们收集数据并将其发送到云端。...在车联网中,您可以获得各种数据,例如摄像机数据,LiDAR的[光探测和测距]数据以及驾驶员行为数据,但现在我们缺少数据处理平台,无法将这些数据有效处理。...现在很多此类操作都是手动执行,由“人”决定哪个部分在哪里运行。在理想情况下,系统应该能够自动适应。 我认为第五个挑战是垂直应用领域。例如,如果您正在从事车联网行业,则需要与该领域专家合作。

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