人工智能

KubeEdge@MEC:Kubernetes容器生态与5G的结合

試著忘記壹切 提交于 2021-02-03 11:50:09
摘要: 边缘计算技术快速发展,5G MEC边云协同成为最新的发展趋势。 前言 边缘计算技术快速发展,5G MEC进入商业部署快车道,边云协同成为MEC的普遍诉求,KubeEdge社区洞悉这一趋势,按照CNCF成熟治理模式,成立MEC SIG。 在MEC场景下,通过对边云协同面临的挑战分析,MEC SIG从应用管理、网络、开放生态等几个角度,提出了相应的解决方案,主要是5G网络结合的跨边云的应用部署、服务发现、微服务流量治理、能力开放和生态集成。 最后,MEC SIG表示希望能联合运营商和开发者共同推广5G MEC技术,实现产业共赢。 背景介绍 根据Frost&Sullivan报告,多接入边缘计算(MEC)市场预计将以惊人的复合年增长率157.4%增长,预计到2024年将从2019年的6410万美元获得72.3亿美元的收入。 Gartner发布基础设施和运营领域10大技术趋势[1]. 认为边缘计算是在未来五年内成为主流、对I&O产生最大影响的十项技术之一。边缘计算技术快速发展,5G MEC边云协同成为最新的发展趋势。 下面对5G边云协同发展现状进行简单分析: OTT视角 AWS发布软硬一体化边缘云服务Wavelength切入5G网络边缘,提供5G边缘网络和边缘云服务,与Version、Vodafone、SK Telecom、KDDI 等运营商合作,并在美国,欧洲,韩国,日本逐步推出。

L&T Technology Services荣获美国2021年度BIG创新大奖

﹥>﹥吖頭↗ 提交于 2021-02-03 08:27:33
LTTS 凭借创新性医疗和智慧园区解决方案 Chest rAI™ 及 i-BEMS 而获得 “ 产品 ” 类别大奖 印度班加罗尔--(美国商业资讯)--全球领先的工程服务单一业务公司L&T Technology Services Limited (BSE: 540115, NSE: LTTS)宣布,其两款数字化解决方案获得了2021年度“产品”类别BIG创新大奖(BIG Innovation Awards),该奖由美国商业情报集团(Business Intelligence Group)颁发。 LTTS凭借旗下两款创新性产品而获奖——LTTS基于AI的胸部X光分析系统 Chest rAI™ 以及LTTS的专有楼宇自动化框架 i-BEMS 。Chest rAI™可协助放射科医生提升诊断效率和准确性,而i-BEMS可作为企业物联网(IoT)解决方案,将园区内所有操作统一到单一系统中。 当前全球放射科医生严重短缺,导致诊断过程缓慢,患者不得不等待更长时间才能得到诊断结果。LTTS的AI辅助解决方案能快速发现X光图像中的异常、做出标注并自动生成报告,从而帮助放射科医生提升工作效率。数百万人将从LTTS的产品中受益,其也因此获得了巨大声誉。 LTTS可提供符合当下“新常态”场景的产品,并推出了一个新的i-BEMS Shield模块,旨在打造更安全的工作环境,也因此备受各方赞誉。i

定制护肤技术领导者Skin Inc宣布获得来自Mistletoe的Pre-A轮融资

不羁的心 提交于 2021-02-03 07:56:57
新投资将用于加速 Skin Inc 的云计算、电子商务及全渠道全球扩张步伐 新加坡和纽约--(美国商业资讯)--高级定制护肤技术产品和设备先行者Skin Inc Supplement Bar今天宣布获得新一轮投资,投资方为新加坡的Mistletoe。 Mistletoe由技术专家Taizo Son所拥有。Mistletoe的使命是利用技术重塑一个可持续发展的、以人为本的未来,通过提供有益的投资机会来打造一个能产生深远影响的集体社区。Skin Inc由Sabrina Tan创立,致力于将技术、数据和皮肤护理等方面融合,通过“量身定制”的方法来彰显用户的独特个性。 在Skin Inc Supplement Bar的此轮融资之后,Mistletoe在该公司的总投资额截止目前达到了1000万新元(约合700万美元)。Skin Inc将充分利用所获资金,继续通过以下方式重塑健康美容行业: Skin Inc云数据和AI基础设施:Skin Inc将建立数据基础设施,以提高其定制产品的上市速度。Skin ID Check是一个基于科学的专有应用,可满足每个人的独特皮肤护理需求 产品创新:Skin ID Check及其他内部数据源提供了与消费者需求相关的宝贵实时数据,使公司能够推出屡获殊荣的定制技术,如Optimizer Voyage Tri-Light ++(™)等 全球扩张

Flink 如何读取和写入 Clickhouse?

纵然是瞬间 提交于 2021-02-03 07:22:21
本文将主要介绍 FlinkX 读取和写入 Clickhouse 的过程及相关参数,核心内容将围绕以下3个问题,公众号后台回复“X”即可下载插件。 FlinkX读写Clickhouse支持哪个版本? ClickHouse读写Clickhouse有哪些参数? ClickHouse读写Clickhouse参数都有哪些说明? ClickHouse 读取 一、插件名称 名称:clickhousereader 二、支持的数据源版本 ClickHouse 19.x及以上 三、参数说明 「jdbcUrl」 描述:针对关系型数据库的jdbc连接字符串 jdbcUrl参考文档:clickhouse-jdbc官方文档 必选:是 默认值:无 「username」 描述:数据源的用户名 必选:是 默认值:无 「password」 描述:数据源指定用户名的密码 必选:是 默认值:无 「where」 描述:筛选条件,reader插件根据指定的column、table、where条件拼接SQL,并根据这个SQL进行数据抽取。在实际业务场景中,往往会选择当天的数据进行同步,可以将where条件指定为gmt_create > time。 注意:不可以将where条件指定为limit 10,limit不是SQL的合法where子句。 必选:否 默认值:无 「splitPk」 描述

2019年国家网络安全宣传周来啦!

那年仲夏 提交于 2021-02-03 06:36:42
2019国家网络安全宣传周将于9月16日至22日在全国范围举办,开幕式、网络安全博览会、网络安全技术高峰论坛等重要活动在天津举行。 本届国家网络安全宣传周以“网络安全为人民、网络安全靠人民”为主题,围绕金融、电信、电子政务、电子商务等重点领域和行业网络安全问题,针对社会公众关注的热点话题,通过举办系列主题宣传活动,营造网络安全人人有责、人人参与的良好氛围。 目前,网安周各项筹备工作正在有序推进。 与往届相比,新定位为本届活动注入了智能化、国际化元素,也增加了不少看点。 看点一: 大咖际会坐而论道共议行业变革路径 本届国家网络安全宣传周将举行开幕式、博览会、高峰论坛、主题日、分论坛和闭幕式等活动,将向世界范围内4000余位嘉宾发出邀请。届时,众多来自国内外网络安全行业领军企业和新秀企业的网络安全负责人,信息安全领域知名专家,国内外知名院校的学术带头人将出席活动,参会人数预计将比上届增长37%。 看点二: 云集行业龙头企业洞察前沿发展大势 本次“网络安全博览会”聚焦网络安全领域前沿趋势,展示最新科技成果,注重突出互动性、体验性、知识性和趣味性,将邀请互联网、电子信息等领域知名企业参展。展馆面积2.3万平方米,为历届博览会之最,设置天津展区、关键信息基础设施网络安全解决方案展区、网络安全核心技术展区、智能生活网络安全展区、互动体验专区、网络安全大讲堂等6大展区,推出人工智能、VR

caffe详解之Python接口

▼魔方 西西 提交于 2021-02-03 00:24:55
从零开始,一步一步学习caffe的使用,期间贯穿深度学习和调参的相关知识! 生成net文件 from caffe import layers as L, params as P def lenet (lmdb, batch_size) : # 以Lenet-5网络搭建为例 n = caffe.NetSpec() # 继承自NetSpec # 创建数据层。数据层类型选用LMDB文件,向上传递两类数据(ntop=2):图片数据和对应的标签,并归一化到[0,1] n.data, n.label = L.Data(batch_size=batch_size, backend=P.Data.LMDB, source=lmdb, transform_param=dict(scale= 1. / 255 ), ntop= 2 ) #创建卷积层 n.conv1 = L.Convolution(n.data, kernel_size= 5 , num_output= 20 , weight_filler=dict(type= 'xavier' )) #创建池化层 n.pool1 = L.Pooling(n.conv1, kernel_size= 2 , stride= 2 , pool=P.Pooling.MAX) n.conv2 = L.Convolution(n.pool1, kernel

python初学者必看学习路线图!!!

假装没事ソ 提交于 2021-02-03 00:10:19
python应该是近几年比较火的语言之一,很多人刚学python不知道该如何学习,尤其是没有编程基础想要从事程序员工作的小白,想必应该都会有此疑惑,包括我刚学python的时候也是通过从网上查找相关资料以及从学校课程学习才确定python学习的方向,为了帮助想从事python工作的小白,所以我把python学习的大致路线图以及每个阶段需要学习的具体内容都整理出来,希望能帮助零基础的小白少走一些弯路。 python大致的阶段学习路线图: 1.python基础: 2.python高级编程: 3.python全栈前端、后端: 4.Linux编程学习: 5.python大数据、人工智能学习:   该学习路线应该是相对系统的学习路线,希望对零基础编程的朋友有所帮助,如果把这些内容全部学完应该就能成为一个合格的python开发工程师,学习的道路枯燥且无聊,想要将这些内容你需要有共同进步的伙伴,希望大家能够成为自己想要成为的那种大佬。 对于初学者想更轻松的学好Python web开发, Python 爬虫技术,Python数据分析,人工智能等技术,这里也给大家准备了一套系统学习教程资源, 加Python技术学习教程qq裙:245345507 , 免费领取。 或是加 老师微信号:XTUOL1988 【备注学习Python】 学习过程中有疑问,也有专业的老司机免费答疑解惑! PS:

Attention机制的实现及其在社区资讯推荐中的应用(tensorflow2)

可紊 提交于 2021-02-02 19:57:23
作者 | xulu1352 目前在一家互联网公司从事推荐算法工作 ( 知乎:xulu1352 ) 编辑 | lily 0.前序 Att ention 机制 近年来在NLP领域大放异彩,尤其Bert等模型的走红,使Attention机制获得的关注量大增,那Attention机制应用到推荐领域又是以怎样形式的存在? 说到这就不得不提阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network, DIN),这个模型算得上是个经典的推荐系统Attention机制模型了;本文会重点围绕着DIN中Attention机制实现而展开,关于原理部分的解读本文下面只说说概要了,更深层次的解读可以参看文章末附录的文献。 1.Attention机制的思想 Attention机制缘起于人类视觉注意力机制,比如人们在看东西的时候一般会快速扫描全局,根据需求将观察焦点锁定在特定的位置上,是模仿人类注意力而提出的一种解决问题的办法;抽象点说它是一种权重参数的分配机制,目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是,给定一组<key,value>,以及一个目标(查询)向量query,Attention机制就是通过计算query与各个key的相似性,得到每个key的权重系数,再通过对value加权求和,得到最终attention数值。所以本质上Attention机制是对给定元素的value值进行加权求和

第三方物流可以为企业提供什么?

坚强是说给别人听的谎言 提交于 2021-02-02 18:44:39
如果你想知道第三方物流(3PL)可以提供什么服务,在本文中你将会找到答案。从运输到仓库和供应链管理,3PL供应商可以为工商业客户提供广泛的服务。 什么是第三方物流供应商? 第三方物流(3PL)供应商是向客户提供一系列配送、仓储、运输和履行服务的专业公司。客户将这些类型的业务外包给3PL业务,并依靠3PL供应商提供特定服务的端到端管理。3PL供应商是供应链管理的重要组成部分,全球绝大多数大型企业都在使用3PL服务。 3PL供应商如何告诉客户它可以提供哪些服务? 3PL供应商提供的所有服务都将在合同、协议和服务水平协议(SLA)中仔细记录和解释。这些文件将详细说明3PL供应商提供的任何服务的范围、期限、成本和其他重要方面的信息。 3PL供应商主要提供的服务是什么? 物流服务的类型可谓千差万别,许多3PL企业专门从事供应链的不同环节。一般来说,大多数物流服务可分为以下几个方面: 采购:从供应链的其他地方订购和接收货物 订单的履行:接到客户的订单,进行拣选和包装,安排订单的完成和发出 仓储:在仓库和类似地点临时储存货物 运输:安排货物的合并、拆分、管理和运输 3PL供应商还提供一系列补充服务,包括IT系统集成、库存管理、数据交换、报告、逆向物流等服务。 什么是3PL采购和接收服务? 采购是基于从供应链上游订购和接收货物。作为采购和收货服务的一部分,3PL供应商可以: 代表客户管理库存

KDD 2020(二) | GCC:图上的Contrastive Coding(作者带你读论文)

拟墨画扇 提交于 2021-02-02 16:36:38
⬆⬆⬆ 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 论文:GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training 作者:Jiezhong Qiu,Qibin Chen,Yuxiao Dong,Jing Zhang,Hongxia Yang,Ming Ding,Kuansan Wang,Jie Tang 会议:In The 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’20). 裘捷中 , 清华大学计算机科学与技术系五年级博士生,导师为唐杰教授。研究兴趣主要包括图数据的算法设计和表示学习。他关于图表示学习的工作是WSDM‘18引用量最高的论文。 图表示学习目前受到了广泛关注,但目前绝大多数的图表示学习方法都是针对特定领域的图进行学习和建模,所产出的图神经网络难以迁移。近期,预训练在多个领域都取得了巨大的成功,显著地提升了模型在各大下游任务的表现。受到 BERT (Devlin et al., 2018),MoCo (He et al., 2020) 等工作的启发,我们开始研究图神经网络的预训练,希望能够从中学习到通用的图拓扑结构特征。我们提出了 Graph Contrastive