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如何應對數據的洪流?

  智能通訊網絡和自動駕駛儀離我們還有很長的路,而且諾亞的芳芳實驗室開發的人工智能芯片實際上站在了很多人的一邊,比如手機。

  如今,能夠處理圖片和視頻的人工智能早已不是什么新鮮事了,無論是增加圖像的分辨率,還是OCR的識別功能,AI都能達到相對理想的精確度。但更現實的問題是,終端的計算能力非常小,我們不能在手機等設備上運行所有的人工智能模型。

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  理想的解決方案是雲計算或邊緣計算,它最終解決了將大計算能力轉化為小計算能力的問題。前者可以實現數據的集中處理,例如在雲中訓練的模型,最後可以壓縮並傳輸到手機上,實現實時視頻編輯。邊緣計算可以在終端處理部分數據並將數據返回到雲端。例如,不是所有由監控探針或自動駕駛儀生成的數據都值得上傳到雲端。

  “未來必須在大數據和小數據之間建立聯系,我們不能在所有情況下都使用大數據。華為雲專家解釋說,用大數據培訓世界級的模型,然後將其擴展到小型任務,是目前大多數人工智能突破使用的邏輯。

  “清爽”的數據中心

  隨著對數據處理需求的增加,我們還將面臨一個自然而普遍的問題:無論是移動電話還是雲服務器,都需要使用性能越來越高的設備,但這也意味著大量的功耗。換句話說,我們該如何解決設備的發熱呢?

  華為的先進熱技術實驗室正試圖解決這個問題。在實驗室裏,華為的專家們從一開始就介紹了一個令人印象深刻的應用場景:事實上,無線快速充電並不需要盡快加熱,而是要“加熱”。使用時無線快速充電非常熱,但其散熱面積非常有限。有了一種叫做pCM的特殊材料,熱量就可以儲存起來,無線快速充電的溫度在一段時間內幾乎保持不變。但溫度不可能一直保持下去,這就是為什么市面上的無線快充只能用20-30分鍾。

致力引領生物科技香港發展,透過多項創新發明解決各種問題。

  華為先進熱技術實驗室

  當我們欣賞到各種散熱材料的魔力時,很難忽視實驗室內風扇發出的噪音。在所有這些惱人的噪音背後,是數據中心經常使用的風冷技術。

  有辦法處理這些噪音嗎?

  事實上,就像我們使用的降噪耳機一樣,我們還需要各種有源降噪和無源降噪技術。華為已展示了一些最佳解決方案,例如允許風速轉向的風洞,或用於降噪的新材料。

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by romaine | 2019-03-19 13:04 | 生活