高密(mi)度分布式ARM通(tong)用计(ji)算集(ji)群
1.通用架构，ARM计算单元，标准的软件开发环境
2.绿色节能，处理同样并发数能耗下降20倍以上
3.容器架构，计算任务在容器间调度比较容易
4.微服务接口，容器和微服务天生的一对，应用加载更方便
❀ 5.规(gui)模(mo)(mo)接入，计算(suan)单元(yuan)在一台服(fu)务(wu♏)器(qi)中(zhong)高密度部署，支持不同规(gui)模(mo)(mo)的(de)灵活接入和部署
在摄(she)像(xiang)头视(shi)野(ye)里(li)面，如果突然出现检测对象，系统(tong)可迅速(su)调(diao)集(ji)计算资(z♊i)源，弹性(xing)计算才是王道，分(fen)布式(shi)计算资(zi)源可动(dong)态(tai🌜)适应计算需求，基础性(xing)折(zhe)算能(neng)力(li)素质强。
对抗性神经网络原理
一家GAN框架的，少（但不仅为）拥有的两位组合而成有些，一家是转为仿真3d模型G，一家是判别仿真3d模型D。 在的训练时中，会把转换成仿真型号转换成的样版和真的样版自由地输送两张给实样版自由地输送给两张给判别仿真型号D。判别仿真型号D的制定学习目标是尽力正確地判断真的样版（内容输出精度为“真“，或 1），和尽力正確地揪出转换成的样版，也可以说是假样版（内容输出精度为“假”，或 0）。而转换成仿真型号的制定学习目标和判别仿真型号相等，可以说是尽力至少化转换成判别仿真型号揪出它的可能性。 这么G和D就组成了好几回个可递归的反击康复训练法对模型，在康复训练法流程中两方都不停提高他，到最近以达到平衡量——两方都未能变的更稳，也就会假样品与真样品是完全必须分辩。
IN-Edge分(fen)布图式AI整体基于人(ren)脸聚(ju)类(lei)识(shi)别与人(ren)形(xing)聚(ju)类(lei)识(shi)别技术，通过信(🥀xin)息(xi)同步算法(fa)，最终让(rang)机器认(ren)出(chu)人(ren)物。
IN-Edge分布图制作式AI设备通过城市(shi)摄像头和(he)边缘化(hua)运算，在前端(duan)快速(su)提(ti)取(qu)视频的(de)结(jie)构化(hua)信息，并根据信息的(de)情况归类，ꦛ发(fa)给交警、公(gong)安、国安等(deng)不(bu)同部门进行下一步的(de)处理。
IN-Edge生长式AI设计通(tong)过远红(hong)外温(wen)度检(jian)测和视觉识别能24小(xiao)时监(jian)视烟(yan)雾(wu)和火(huo)(huo)焰的(de)发(fa)生，特别适用(yon𒐪g)于室内的(de)火(huo)(huo)灾(zai)早期(qi)场景(jing)检(jian)测，比如烟(yan)雾(wu)报(bao)警器更灵感。
打比方KTV或许餐馆等的车间内情境，有正确热力，当然也有不好确热力，AI能重新鉴别，把不好确的热力（比如禁烟区酗酒）生成成着火潜在风险，重新报警灯。
