边缘计算的对象计算和文件计算的区别是不大的，计算的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。的互联网计算服务一般都是做对象计算的，因为块计算是给计算机用的，对象计...

边缘计算将会催生更多的发展机遇，在此我们明确的潜在机会：1、架构和语言。随着支持通用计算的边缘节点不断增加，开发框架和工具包的需求也会随之增长。边缘分析与现有流程不同，由于边缘分析将在用户驱动的应用程...

人工智能已经统治世界多年了，使用人工智能解决不同领域重大问题的方式无疑值得一提。几十年前，这项技术还不够先进，无法满足商业需求和问题。但是随着人工智能的出现，情况变得更好了。人工智能在几乎所有领域的应...

边缘计算处理数据中心明显的优势有以下几点：1、边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源，而不是外部数据中心或者云，可以缩短延迟时间。2、在成本预算上可以较大减轻经费预算。企业在本...

边缘计算的中心理念是：计算应更加靠近产生数据的源头，其应更加贴近用户。此中的“边缘”是与数据中心相对的。在网路距离上，表示距离近，即离用户距离上更近。这是由于随着网络规模的缩小，带宽、延迟、抖动等不稳...

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别...

人工智能现代统计自然语言处理方法可以将所有这些策略以及其他策略结合起来，并且通常在页面或段落级别上达到可接受的准确性，但是仍然缺乏对孤立句子进行良好分类所需要的语义理解能力。 除了编码语义常...

人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术率领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微...

人工智能的应用领域：机器翻译，智能控制，**系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。...

边缘计算的价值：分布式和低延迟计算。云计算往往并不是较佳策略，计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上：包括Foursqure和GoogleNow在内的APP能...

边缘计算不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数...

发现边缘节点：到2020年将有500亿的终端和设备联网，除了边缘设备与终端联网较大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要...