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我们可以期待物联网的怎样发展
过去十年中，最重要的技术变革之一是物联网设备在各行业的广泛采用。 专家们相信，在未来的十年里，随着物联网设备得到更广泛的应用，以及各行业找到新的方法来使该技术适应特定行业需求，我们将看到
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边缘计算应用广阔 推动智能安防应用落地
随着5G、数据中心等新基建领域的建设步伐加快，边缘计算作为大数据环境下重要的网络技术之一，也将迎来更广领域的应用，与边缘计算联系密切的安防行业就是其一。 边缘计算推动智能安防应
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哪些物联网用例改变了我们的世界
物联网，简称IOT，在过去十年里呈指数级增长。事实上，据摩根士丹利估计，到2020年，将有750亿台设备连接互联网。 无论是在运输、制造、客户服务还是其他领域，物联网都无处不在，并且正在
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人工智能和5G带来怎样的一个新世界
研究表明，以供应商为中心的人工智能设备的部署模型无法维持流量的指数性增长。 如今，电信行业已经确定需要更快的最终用户数据速率。在以往，用户通过打电话和发短信进行沟通。但是，移动
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物联网技术可以为企业带来什么价值
毫无疑问，我们生活在一个令人印象深刻的技术颠覆时代，它正在改变我们的生活方式。当我们利用最新的技术趋势来创建对世界产生积极影响的创新解决方案时，物联网就是一个完美的技术范例。 物联网之所
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边缘计算对数据中心有什么用
在保持相关性和跟上快速发展的技术的压力越来越大的情况下，数据中心提供商发现有必要进行变革，并为即将发生的事情做好准备。 现在，随着人们进入2020年，采用更新和更成熟的技术的结果将在数据
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超融合基础设施会对人工智能有什么影响
存储技术的破坏是持续不断的，超融合基础设施（HCI）市场也不例外。根据市场分析机构MarketsAndMarkets公司的报告，超融合基础设施（HCI）市场预计在2018年至2023年之间增长3
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人工智能如何为门禁系统赋能
经过二十多年的发展，门禁厂商随着市场变化通过不懈的创新，极大地丰富门禁系统的功能，如今已经逐渐升级到一套完整的出入口管理系统。 目前门禁系统主要分为三大类，密码识别门禁系统，刷卡门禁系统
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边缘计算vs云计算哪一个的效率更高
云计算为企业提供了在远程数据服务器上存储、管理和分析信息的机会。同时，云计算也具有一些缺点，例如数据处理延迟等。因此，在将云计算用于时间紧迫的任务时，企业可能会遇到各种困难。幸运的是，边缘计算的
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边缘计算未来将有可能吞掉云计算
边缘计算已成为物联网的重要趋势。最近Micron/Forrester的调查证实了这一趋势：在未来三年中，53%的人认为应该通过边缘计算处理分析复杂的数据集。因此，有人大胆预测，“边缘计算将吞掉云
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人工智能市场有什么需求
“人工智能”连续三年进入政府工作报告，2019提出深化大数据、人工智能等研发应用拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。与此同时，随着5G商用元年的到来，入网的设备数将呈现几何级上升，扩大了人工智
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物联网网关现在的作用很大吗
在早期物联网体系结构中，物联网网关是至关重要的一部分，但随着边缘计算和其他技术的发展，催生了不少新的技术，这些新的技术很有可能会将网关淘汰出局。 物联网网关仍然重要吗？
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云计算和物联网是如何共同工作的
云计算和物联网通常结合在一起，但这两者究竟是如何相互作用？虽然物联网连接可以在没有云的情况下存在，但可以肯定的是，云计算使许多物联网设备能够以更高的功率和效率运行。为了充分了解物联网中的云计算，
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物联网和边缘计算的网络安全如何保护
物联网具有独特的网络安全考虑因素，而对于网络安全和边缘计算来说，还有许多未知数。 ForgeRock公司全球公司业务发展负责人Ben Goodman表示，大多数物联网的实施需要
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物联网发展有什么值得发展的
过去十年中，最重要的技术变革之一是物联网设备在各行业的广泛采用。 专家们相信，在未来的十年里，随着物联网设备得到更广泛的应用，以及各行业找到新的方法来使该技术适应特定行业需求，
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边缘计算和云计算之间的竞争情况怎样
边缘计算已成为物联网的重要趋势。最近Micron/Forrester的调查证实了这一趋势：在未来三年中，53%的人认为应该通过边缘计算处理分析复杂的数据集。因此，有人大胆预测，“边缘计算将吞掉云
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关于6个物联网发展的未来前景
过去十年中，最重要的技术变革之一是物联网设备在各行业的广泛采用。 专家们相信，在未来的十年里，随着物联网设备得到更广泛的应用，以及各行业找到新的方法来使该技术适应特定行业需求，我们将看
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边缘计算层正在推动3层物联网架构的增长
如果您的汽车需要数据，则不会在数据中心中寻找；如果您的风车需要数据，则不会来自云端。在这两种情况下，以及在大多数情况下，当我们查看物联网（IoT）时，数据是在设备本地生成，并在本地使用。
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科技发展推动着机器人的AI处理技术至边缘计算
（文章来源：国际工业自动化网） 无论是传统的工业机器人系统，还是当今最先进的协作机器人（Cobot），它们都要依靠可生成大量高度可变数据的传感器。这些数据有助于构建更佳的机器学习（ML）
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当以毫秒计时时物联网应该在哪里
物联网产生的大部分数据现在都是通过网络发送到云中或远程数据中心进行处理。但是，网络开放架构中的许多性能和安全漏洞使得云不适用于许多物联网用例，尤其是那些涉及时间敏感和高度关键信息的用例。有一种更
