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作為直接推動機器學習蓬勃發(fā)展的關鍵核心技術， 深度學習已經(jīng)迅速成為學術界與工業(yè)界關注的焦點。然而，由于深度學習模型的高精度需求往往會引發(fā)對計算資源的大量消耗，因此將一個深度學習模型部署到資源受限的移動設備面臨著的巨大的挑戰(zhàn)。
邊緣計算是智能制造的基石，靈活的軟件體系是支撐邊緣智能計算的核心。邊緣計算同時也是傳統(tǒng)工業(yè)由自動化向信息化與智能化發(fā)展的重要手段。
從共享單車到自動駕駛，從智能家居到無人商店，我們已從“人聯(lián)網(wǎng)”時代全面進入“物聯(lián)網(wǎng)”時代。在萬物智能互聯(lián)的新時代，數(shù)據(jù)量成指數(shù)級爆炸，不僅需要云端的大數(shù)據(jù)分析以轉化為洞察，在邊緣對于提取分析數(shù)據(jù)也有著更高的要求，應運而生的邊緣計算將在整個物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中發(fā)揮關鍵性作用。
當前，邊緣計算正成為傳統(tǒng)行業(yè)和ICT產(chǎn)業(yè)共同關注的熱點話題，邊緣計算要研究的內(nèi)容和主要應用領域是什么？其與物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的關系如何？又面臨哪些挑戰(zhàn)？
面向公共安全領域內(nèi)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要應對違法犯罪及社會管理等公共安全問題。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有前端攝像機內(nèi)置計算資源較少、數(shù)據(jù)量較大、傳輸帶寬延遲較高、目標跟蹤效率較低等不足，為此，需構建基于邊緣計算的新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)的軟硬件服務平臺。
本文提出一種適用于煙草行業(yè)的工控系統(tǒng)安全監(jiān)測與管控方案，通過將安全監(jiān)測系統(tǒng)和安全防護網(wǎng)關進行有機聯(lián)動，識別并預測工控系統(tǒng)攻擊異常事件，并自動生成針對該攻擊異常事件的處理規(guī)則。
金屬礦產(chǎn)資源開采是人類獲得工業(yè)原料的主要方式，近年來，隨著全球礦產(chǎn)資源開采量的持續(xù)增長，開采難度不斷加大，要求提高礦山的采礦效率、降低采礦成本、減少安全事故風險、改善經(jīng)濟效益。
很多企業(yè)在推進智能制造的過程中遭遇困惑，困惑的原因往往是新技術難以創(chuàng)造足夠的經(jīng)濟價值。要消除困惑，不能僅局限于技術問題本身，必須從企業(yè)轉型升級的戰(zhàn)略高度看問題，才能找到出路。
可編程邏輯控制器（簡稱PLC）技術是工業(yè)控制系統(tǒng)中的基礎且核心部件，是制造業(yè)領域的關鍵技術，是我國產(chǎn)業(yè)升級戰(zhàn)略性技術，是實現(xiàn)“兩化融合”、《中國制造2025》的共性基礎性技術。
工業(yè)4.0、《中國制造2025》戰(zhàn)略不斷推動工業(yè)生產(chǎn)向網(wǎng)絡化、智能化升級，基于SDN&TSN的網(wǎng)絡架構以其靈活性、開放性、實時性、高效集中管控的特點普適于未來工業(yè)網(wǎng)絡各種業(yè)務需求。
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