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快三平台-物联网进程中,微软从「云」走到「边」

编辑:首页 来源:首页 创发布时间:2020-12-21阅读21965次
  

快三平台_新应用程序应用于模型,Azure公共云开发了更多的智能云和适合智能边缘的应用程序。 “Azure Stack是微软智能云Azure在本地数据中心的部署。 微软于2015年首次推出Azure Stack计划,并获悉将于2017年7月推出。

Azure Stack在本地处理数据,聚合到Azure中进行进一步分析,共享两者联合的应用程序逻辑,以满足延期和连接性的市场需求。 目前,国内夏龙通信、广联达、信诺时代、云角已经开始应用于微软公司的Azure Stack,其中广联达发布了国内建筑领域第一个一体化混合云解决方案。 Azure IoT Edge需要将云智能和分析扩展到边缘,在各种跨平台的网络设备上部署和运行完全托管的服务。

Azure IoT Edge可以在Linux和Windows上运营,在今年的微软公司Build 2018开发者会议上,微软公司每月发布了Azure IoT Edge的开源。 微软公司首席项目管理负责人王峰以现场与大疆合作为例,说明了微软公司Azure IoT Edge的能力。 大疆带入边缘计算的工业无人机解决方案,在云上训练人工智能模型,用WinML在当地Windows设备上展开评价,利用非常丰富的硬件资源获得高性能。 另外,扩博智能作为搭载大疆无人机、开展自动翼检的解决方案,构建了95%以上的机械识别精度,风力发电机的翼检效率最多可提高10倍。

值得注意的是,比让通讯员爬到60米高进行某种程度的工作更有安全性。 Azure IoT Edge的关键是可用性、高带宽和实时性,大大延长了方案的应用和部署周期。 Azure Sphere是微软公司今年4月推出的面向物联网安全的解决方案,芯片级云端物联网安全网络管理解决方案Azure Sphere是azure sphere me 由azurespherecloudsecurityservices的三个组件组成。 Azure Sphere MCU内置了同级MCU,将动态处理器和应用程序处理器与内置Microsoft安全技术和连接性结合起来。

Azure Sphere OS融合了Windows开发的安全想法、安全监视和自定义Linux Kernel,构建了高安全软件环境IoT平台。 Azure Sphere云安全服务可修订设备安全,确定新频繁出现的威胁,并在设备、云和其他落幕点之间建立信任。

Azure Sphere通过证书微控制器、物联网操作系统和“一站式”云服务三者的合作,确保智能边缘设备的安全性和可靠性。 目前,国内四川爱联已经发布了面向智能家电的嵌入式Azure Sphere模块,硅发布技术发布了基于Azure Sphere的发布板。 微软公司对语音和视觉的AI布局快三平台在IoT In Action上,沈向洋对微软公司在AI方面的能力扩展进行了分析。

微软公司研究院的前三个研究小组分别专业是自然语言、语音和计算机视觉三个方向。 2016年,微软公司通过152层残差网络(RESNET ),图像识别精度超过96%,与斯坦福研究生水平相当。

2017年,微软公司在Switchboard语音识别标准测试中将错误率减少到5.1%。 2018年1月,微软公司在斯坦福大学发起的SQuAD文本解读挑战,解读精度超过88.5%,与人类水平相等。 2018年3月,微软公司在新闻报道测试集的英中英机器翻译中,翻译准确率超过69.9%,但人工翻译水平在67.3%-68.5%之间,微软公司的测试成绩达到了人类水平。

微软人工智能事业部首席语音科学家黄学东在大会上宣布,神经网络的语音合成预览版将于月上线。 这个技术在语音合成品质、引擎性能、以及全球服务的展开方面可以表现得更好吧。 由于应用于入植自学,可以用小数据量构建语音模型训练。

另外,微软和儒教博(ROOBO )推出了基于Azure Sphere和ROO嵌入式语音芯片的家电网络模块。 这个解决方案反对用多达400种离线语音命令控制家电产品。 IoT In Action展示了经典的“4麦线性阵列”和“6 1麦环阵列”,这次展示的麦克风阵列通过端云协作,可以在25米以内构建远视野语音识别。

(公众号:)表示,此次展示的DDK智能语音研究开发工具包理解了制造商方案是为制造商获得的测试方案,儒教博智能理事长兼任CEO熊明华,明确了商用方案将于2019年上半年发售,会议和另外,还展示了儒教博和微软公司共同开发的智能会议系统。 该系统是由Azure人工智能驱动的边缘设备,需要同时跟踪和记录多人会议的语音和图像,通过在每个人的发言中展开文字记录,提取重点议题,分解会议纪要。 沈向洋还特别强调了微软公司容器简化后的Azure理解服务。

Azure理解服务使开发者没有高度的人工智能和数据科学知识,可以将计算机视觉、面部识别、文本分析语言解读等人工智能纳入自己开发的应用中。 集装箱化作为分发到应用程序的手段,可以适用于应用程序和服务包,只要需要稍微变更,就可以部署到集装箱管理主机。 最初推出的理解服务还包括由关键词提取、语言监测、感情颜色分析组成的文本分析容器、面部识别容器、文本识别容器5个API。 “现在,在微软公司的Azure上理解服务,制作大规模智能应用程序的开发者达到120万人。

》由于容器简化的反对,用户需要将内容发送到云,从而在本地完成面部识别、字符识别和文本分析工作人员。 通过这些API,开发人员的智能应用程序现在可以在多个方向上灵活部署,包括确保规模扩大,确保从边缘到Azure云的一致性。 另外,在理解服务的保护下,对于手写文字识别、活字文字识别等计算机视觉也已经有了显着的提高。

微软公司在中国生态系统中将中国扩大为微软公司最重要的市场,而微软公司与国内许多制造商合作,包括乐鑫、远景能源和万科集团。 在大会上,微软公司寻找了万科集团副总裁、研究开发技术负责人王丰富的平台。

关于万科集团通过AI和IoT转型,王蕴说:“目标是使我们的顾客和合作伙伴更方便,从智能云、智能边缘和人工智能中受益。 因此,我们获得了需要为用户构建、调试、部署、临床和管理的多平台,以及可扩展的应用程序和服务。 另外,为了让你的组织更出色地发展人工智能人才,我们推出了包括10门人工智能课程在内的人工智能在线学院。

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”另外,合作伙伴和解决方案是微软公司重视作物网络生态系统创造性的关键。 明确总结了使用合作伙伴指定模型这三个方面。 以一个合作伙伴的专业能力为中心,支持其他合作伙伴的能力,共同构建解决方案。

解决方案加速器。 使用开源、实施的解决方案加速器,帮助合作伙伴开发适用于不同横向领导行业或场景的物联网解决方案。 解决方案单体器。

通过有独立国家整合能力的合作伙伴,根据市场需要整合其他合作伙伴的重构、服务和解决方案,并作为从基层到基层的解决方案投入市场。 总结今年,各大公司都在做边缘和AI的布局,微软公司也不应该关注。 在这次深圳的IoT In Action中,微软公司向边缘外侧的布局也最终公布了。 微软公司对Azure陆续布局的Azure Cloud、Azure Stack、Azure IoT Edge、Azure Sphere、微软公司的容器简化Azure理解服务、微软公司在机器视觉、 沈向洋在大会上特别强调微软公司应用各种智能,构建从云到边缘的无缝计算环境。

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