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。
在当今数字化的时代，计算机技术已经成为推动社会进步的引擎。从早期的巨型机房到如今的便携式设备，计算机技术的发展一直在不断演进，深刻地改变着我们的生活方式、工作方式以及社会结构。本文将探讨计算机技术的崛起历程、当前的技术趋势以及未来的发展展望。
我正在谈论将来会发生的事情。但是今天的演讲将非常注重实际挑战，以及我们认为可以帮助应对人工智能和机器人技术挑战的新兴趋势。
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。
我们致力于为广大读者提供全面、深入的云计算知识普及，每周定期更新一系列关于云计算的实用文章。这些内容将涵盖云计算的技术原理、应用场景、发展趋势、存储/网络/数据库服务等多个方面，旨在帮助读者们更好地理解和应用云计算技术。
韩国以其繁忙的城市区域和动态的交通状况而闻名，面临着管理停车和有效执法交通规定的重大挑战。然而，随着配备了专为自动车牌识别（ALPR）应用量身定制的尖端技术的ASUS IoT PE1000N边缘计算机的推出，一种变革性解决方案已经出现。本案例研究探讨了这款紧凑而强大的边缘计算解决方案，以及ASUS IoT ALPR Dev Kit，如何重塑韩国的智能停车和交通执法。
随着2024年高考的结束，数百万高三学生即将面对一个关键的选择：大学专业。在过去的几十年里，计算机相关专业如计算机科学与技术、人工智能、网络安全、软件工程等，一直是学生和家长眼中的“香饽饽”。然而，随着科技飞速发展，行业竞争加剧，市场逐渐饱和，计算机相关专业是否仍然值得选择呢？本文将从行业竞争现状、个人与专业的匹配度以及未来专业前景三个方向进行探讨。
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。
根据Statista的统计数据显示，全球企业级软件市场占据主导地位，预计到2028年市场规模将接近3760亿美元。企业应用软件市场持续稳健增长，即使在经济不景气时期也能够持续增长，彰显出软件解决方案对提高企业运营效率和盈利能力的重要性。然而，鉴于这些解决方案的核心作用，它们必须随着组织需求的变化和技术市场的发展趋势进行不断适应和更新。
2023年，技术领域正在经历着巨大的变革，这一切受到了三个主要驱动力的影响：人工智能（AI）、区块链技术和边缘计算。本文将深入探讨这三个驱动力对技术和行业的影响，并为读者提供在这个时代中持续创新的启示。
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。
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。
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。
人工智能场景中的性能测试与我们在互联网中创建到的有很大的不同，因为它需要模拟更复杂的情况。当然它也有相似的地方，只不过今天我们主要介绍它们不同的地方。
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。
在数字创新不断变化的领域中，作为开发者，你可能会感到自己处于一场永无止境的竞赛之中，面临着挑战和机遇的旋风。开发产品的压力、保持竞争力、跟上用户期望的演变，这些都可能让你感到不堪重负。
首先，什么是边缘计算？这是一个广泛的概念，但简单来说，它是在数据源头或靠近数据源头处理数据的方式。它有许多不同的好处或理念。大多数人寻求每秒处理毫秒级的数据，因为他们想要低延迟，同时也想要能够节省带宽。他们不需要将所有原始数据发送到顶层，每个人可能都熟悉云计算，因为这是我们每天工作的术语，云数据中心是全球部署的，平均响应时间，虽然到今天可以做到毫秒级，但绝对不是实时的。有时您实际上需要更多的处理时间，可以是分钟或有时候小时，最后一个是，您通常需要更大的带宽来进行处理，因为所有数据都需要被传输到数据中心的某个地方进行处理和发送回来。因此，这需要大量的资源。所以说。边缘计算具有本地处理、实现低延迟和减少带宽的好处。
随着科技的不断进步，人工智能（AI）、机器学习（ML）和大模型（Large Models）成为了现代计算机科学领域的核心技术。它们不仅推动了科学研究的进步，也在多个行业中掀起了革命性的变革。从自动驾驶汽车到智能语音助手，再到精准医疗和金融预测，这些技术的应用已经深入到我们日常生活的方方面面。本文将深入探讨这三大技术的基本概念、历史发展、实现原理及其在实际生活中的应用，旨在为读者提供一个全面而深入的了解。
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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。
嵌入式系统作为一种集成了硬件与软件的计算系统，已经在各行各业发挥着至关重要的作用。然而，随着技术的不断发展，嵌入式系统也在经历着巨大的变革。本文将探讨嵌入式系统的未来发展趋势，着重介绍融合、边缘计算与智能化这三个方面，并通过代码实例来展示其中的一些关键技术。
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。
随着信息技术的发展，算力已经成为推动社会进步和发展的重要驱动力。在云计算、大数据、人工智能等领域，算力的大小直接影响到业务的质量和效率。然而，由于不同的应用场景对算力的需求和要求不同，如何实现高效的算力调度和度量成为了当前亟待解决的问题。下面我将介绍算网一体化调度和算力度量的技术，并解读其应用场景和未来发展趋势。
随着信息技术的迅猛发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI的应用正在改变着我们的生活方式。而数据、算法和算力，正是构成人工智能技术的三大核心要素，它们之间相互关联、相互影响，共同推动着人工智能的发展。
我国已建成全世界里程最长的公路网、铁路网，是国民经济发展与国家现代化的重要支撑。我国幅员辽阔，地理环境复杂，公路/铁路的延伸也伴随着许多隧道的建设，由于隧道所穿越山体的地质条件复杂，对于隧道的监测、管理与养护也提出了诸多新挑战。
在当今信息爆炸的时代，大数据和人工智能（AI）已经渗透到我们生活的每一个角落。机器学习作为AI的核心技术之一，与大数据的结合为我们提供了前所未有的机会，从海量数据中挖掘出有价值的信息，进而推动科技的进步和社会的进步。
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。
5G技术是一项以前所未有的速度和可靠性提供数据传输的技术，它的出现将极大地促进安防视频监控技术的发展。随着5G技术的快速发展，安防视频监控系统将在多个方面迎来显著的改进和创新。伴随着2023年进入尾声，2024即将到来，那么在2024年，5G技术与安防视频监控技术又将迎来怎样的发展趋势和机遇挑战？
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。
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。
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。
很久以前，在计算机技术蓬勃发展之前，软件并不是像今天这样抽象而复杂的存在。刚开始的计算机系统，如ENIAC，是由一堆物理组件组成的庞大机器，程序员直接在硬件上编写指令。这就像是在一块巨石上刻画图案，显然低效且难以维护。
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。
随着科技的不断发展，处理器技术也在不断进步。目前，基于RISC（精简指令集计算机）架构的ARM处理器和基于CISC（复杂指令集计算机）架构的X86处理器已经分别占据了手机和PC市场。然而，随着市场的变化和技术的发展，这两种架构开始在更多领域中产生交集，形成了直接竞争的关系。此外，人工智能（AI）技术的发展也为这两种架构带来了新的机遇和挑战。那么，哪种指令集架构在未来更有前景呢？本文将从技术优势、市场应用、能源效率和AI发展等几个方面进行探讨。
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。
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。
AI模型部署落地实战👉「CUDA、TensorRT、NCNN、OpenVINO、MNN、ONNXRuntime以及地平线框架」
随着云计算的迅速发展和普及，云原生成为了现代软件开发和部署的一种重要方法。它通过将应用程序拆分为小型、独立的服务，并借助容器、编排工具和自动化管理等技术，提供了高可用性、可伸缩性和弹性的云计算环境。本篇博客将深入探讨云原生的概念，并重点介绍当前最受欢迎的技术和趋势。
人工智能（AI）正推动着科技创新的下一波浪潮，而数据则是其动力源。因此，在你的AI实现中，数据处理可以说是其中最重要的部分之一，特别是在分布式和经常断开连接的环境中，这在物联网（IoT）应用中非常常见。
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~
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。
了解 Gcore 为何选择 Wasm 来构建新的无服务器边缘计算服务，以及 Wasm 如何帮助部署分布式应用程序。
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。
硅基科技的核心就是电子元件的演变，特别是它们如何集成和互连。这些技术创新中最具突破性的创新之一是System-on-a-Chip（SoC）。要充分掌握SoC发展的意义，必须探索其起源、演变及其对当今科技格局的影响。
构建一个智能IoT系统需要经过一系列精心规划和执行的步骤，以确保系统的稳定性、可靠性和高效性。下面将详细介绍构建智能IoT系统的各个主要步骤。
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