数字化技术对数据全生命周期安全的影响（六）—— 边缘计算
边缘计算对数据安全的影响是双面的。一方面，它通过将数据处理和存储分散到边缘设备上，减少了数据在网络传输中的风险，并通过本地化的数据管理提升了删除效率和安全性。然而，另一方面，它也增加了管理复杂性和物理安全挑战，因为边缘设备分布广泛且可能处于安全性较低的环境中，这可能导致安全配置不一致和数据泄露的风险
大数据新视界 --大数据大厂之大数据与边缘计算的协同：实时分析的新前沿
本文聚焦大数据与边缘计算协同，深入阐述其概念、架构、原理及应用。结合工业、城市、医疗、农业、金融、虚拟现实与增强现实、智能家居等多领域案例深入分析，展示协同优势，包含优化后的代码示例与性能评估优化。引入相关文章拓展视野，具有高度专业性、可读性与参考价值，为大数据和边缘计算领域从业者提供全面指导。
边缘计算网关：一种高效安全的工业物联网解决方案-天拓四方
在边缘计算网关上，企业可以部署各种定制化的应用程序和算法，用于监控生产线的运行状态、识别潜在的故障风险，并做出相应的控制决策。这些网关被部署在生产线附近的关键位置，与传感器和执行器直接相连。它们具备强大的计算能力和丰富的接口，能够实时收集生产线上的各种数据，如温度、压力、速度等，并进行初步的分析和处
EasyCVR全方位安全守护智慧电厂：构建高效视频监控系统优势分析
系统能够兼容市面上几乎所有的视频源设备，包括IPC、NVR、视频编码器、移动单兵等。通过多协议接入能力，可以轻松整合电厂内各种分散的视频资源，构建统一的视频监控系统。
从视觉分析到遗留物品检测：公共场所安全的新突破
随着城市化进程的加快和人口密度的增加，公共场所的安全管理变得愈发重要。公共场所如机场、火车站、商场等地，人员流动频繁，物品遗留问题时有发生。这不仅会造成物品的丢失和经济损失，更可能引发安全隐患。因此，如何有效检测和管理公共场所的遗留物品成为了一个亟待解决的问题。在这一背景下，利用视觉分析技术的遗留物
速度与安全：边缘计算如何改变游戏规则
边缘计算应运而生，它将计算能力推向网络的边缘，即设备或数据源头附近，从而大幅减少数据传输距离，提升响应速度，并增强数据安全性。边缘计算，就像是城市里的便利店，它让数据处理不再需要长途跋涉到市中心的“超级计算机”超市，而是在你身边的每个角落就能快速完成。： 边缘计算为开发者提供了丰富的计算资源和灵活的
谁说只有车载HMI界面？现在工业类的HMI界面UI也崛起了
工业HMI界面UI的崛起，标志着工业自动化和智能化进入了一个新的发展阶段。随着技术的不断进步和用户需求的日益多样化，工业HMI界面UI将继续发展和完善，为工业生产带来更多的便利和价值。
GenBook RK3588一款模块化开源ARM笔记本电脑，具有高达32GB内存和模块化扩展功能
GenBook RK3588 采用模块化设计方法，便于未来的升级和发展。用户还可以安装更高性能的 Wi-Fi 模块和更大容量的 2280 尺寸 M.2 接口的NVMe SSD。例如，SoM 可以替换为其他配置，为用户提供升级选项，例如具有相同 CPU 和更多 RAM 的模块或将来的其他处理器架构。主
【知识图谱】人工智能之知识图谱的详细介绍
知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新型的知识表示和组织方式，正逐渐成为信息领域的研究热点。以下是对知识图谱的详细介绍：
案例分享 | 集和诚AI边缘计算赋能低速无人车
采用CPU+GPU的双重架构方案，搭载Intel® Xeon® E or 9th/8th-Gen Core™处理器，WP机型具备1*PCIe X16(X16信号), 最高支持350W显卡，在此项目中采用RTX-3080高算力GPU卡做深度学习，实现雷视融合数据结构化，DC 9-35V宽压直流供电适合
嵌入式人工智能（13-基于树莓派4B的指纹识别-AS608）
AS608的接线头有防呆口，插上即可，只用到4根线，VCC接USBToTTL的VCC（注意这里要接3.3V，否则容易损坏，将黄色的跳线帽连接5V与VCC引脚，AS608插到3.3上面），AS608的GND接USBToTTL的GND，AS608的TX接USBToTTL的RXD，AS608的RX接USB
边缘计算的安全与隐私保护：实现数据处理与保护平衡
1.背景介绍边缘计算(Edge Computing)是一种新兴的计算模型，它将数据处理和存储从中心化的云计算环境移动到边缘设备(如智能手机、IoT设备等)。这种模型的出现为处理大量实时数据提供了更高效的方法，特别是在互联网物联网(IoT)和大规模感知设备网络(e.g., 智能城市、智能制造、自动驾驶
【人工智能】边缘计算与 AI：实时智能的未来
边缘计算与 AI (Edge AI) 通过在本地设备上运行 AI 算法，实现低延迟、高效能的数据处理，适用于自动驾驶、智能家居和工业自动化等场景。它具有低延迟、节省带宽、增强隐私和高可靠性的优势。使用 TensorFlow Lite 等框架可以在边缘设备上实现图像分类等任务，提供实时智能应用的解决方
边缘计算与人工智能：结合与机器学习
1.背景介绍边缘计算(Edge Computing)是一种计算模型，它将数据处理和分析从中央服务器移动到边缘设备，如路由器、交换机、服务器等。这种模型的出现主要是为了解决数据量大、计算量大的应用场景下的延迟问题。与云计算相对，边缘计算更注重减少数据传输时间，提高实时性。随着人工智能(AI)技术的发展
Nvidia Jetson/Orin/算能 +FPGA+AI大算力边缘计算盒子：无人机自主飞行软件平台
从 2008 年开始，随着各个开源飞控不断的发展，简化了无人机的操作难度同时增强了无人机的稳定性。TX2 第一次让无人机开发者找到了合适的选择，性能强劲的同时又有有合适的功耗。泛化智能的目标是将无人机从会飞的照相机升级成为可利用 3D 空间的机器人，以此加速无人机各类应用以及 UAM 空中交通的到来
香橙派OrangePi AI Pro测评部署车牌号识别项目
随着智能交通系统的不断发展，车牌号识别技术在交通管理和车辆监控中发挥着越来越重要的作用。香橙派 AIpro开发板作为一款高性能嵌入式AI平台，以其强大的计算能力和丰富的接口，成为了车牌号识别项目的理想选择。在本篇测评中，我们将详细介绍如何使用香橙派 AIpro 开发板进行车牌号识别，并探讨其在实际应
AI 边缘计算平台 - 6 TOPS 低功耗 RK3576
RK3576 有着不错的性能（4×A72@ 2.2GHz + 4×A53@ 1.8GHz，Mali-G52 MC3 GPU，6 Tops NPU）和超低的功耗（1.2W），后发优势突出，解决了既想要性能又想要低功耗的矛盾，如果价格再有优势，必将成为 AI 边缘计算平台的新标杆，其他公司也将被迫作出相
昇腾APN最佳伙伴—英码科技AI算力计算产品亮相WAIC 2024
WAIC2024的成功举办，必将推动人工智能技术的发展实现新的跨越，英码科技也从中收获满满！未来，英科技码将继续深耕人工智能领域，持续为行业打造创新产品和AI技术服务，为人工智能产业发展贡献力量。
C语言与嵌入式AI边缘计算：TinyML、TensorFlow Lite在嵌入式设备上的应用（二）
TinyML是一种专注于在极低功耗、资源极其有限的微控制器（MCU）级别硬件上实现机器学习（ML）模型高效运行的技术领域。其核心目标在于将先进的机器学习算法和模型移植到体积小巧、能耗极低的嵌入式设备中，使这些设备具备边缘智能，能够在没有外部服务器支持的情况下进行实时数据处理和决策制定。
AI 边缘计算平台 - 回归开源 BeagleY-AI 简介
BeagleY®-AI 采用德州仪器新推出的 AM67A AI 视觉处理器。这款处理器集成了四个 64 位 Arm® Cortex®-A53 CPU 核心，时钟频率高达 1.4 GHz，两个通用 C7x DSP 和矩阵加速器（MMA），能提供 4 TOPS 的深度学习性能。此外，它还配备了视觉处理加
