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2021年AIoT智能边缘计算网关技术标准.pdf

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简介：
这份PDF文档详细介绍了2021年发布的AIoT智能边缘计算网关的技术标准，涵盖设备要求、协议规范及应用场景等关键内容。 2021年AIoT智能边缘计算网关技术规范.pdf 高清完整版

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  • 2021年AIoT智能边缘计算网关技术标准.pdf
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    这份PDF文档详细介绍了2021年发布的AIoT智能边缘计算网关的技术标准，涵盖设备要求、协议规范及应用场景等关键内容。 2021年AIoT智能边缘计算网关技术规范.pdf 高清完整版
     
  • 【AIoT】研华AIoT边缘智慧及网关方案.pdf
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    本PDF深入探讨了研华为智能物联网（AIoT）开发的边缘计算与网关解决方案，旨在优化数据处理效率和提升设备互联能力。 物联网、大数据、云服务与人工智能是推动产业数字化转型的关键技术趋势。通过创新应用，这些技术将为各行业带来巨大的商业机遇和全新的发展局面。研华公司凭借其强大的硬件基础，开发了多种软件服务解决方案。
     
  • 5G边缘智能技术的发展概述.pdf
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    本文档探讨了5G边缘智能技术的最新进展与发展趋势，涵盖了关键技术、应用场景及面临的挑战。适合研究和技术人员参考。 5G边缘智能技术的发展概述了当前在通信领域中的重要进展。这项技术结合了第五代移动通信技术和人工智能的先进功能，在低延迟、高带宽的数据处理方面展现出巨大的潜力，能够有效支持物联网设备的大规模连接与智能化应用。随着研究和开发工作的不断深入，可以预见5G边缘智能将在未来的智慧城市建设中发挥关键作用，并推动更多创新应用场景的出现和发展。
     
  • 边缘计算+技术白皮书（2022年）
    优质
    本白皮书深入探讨了2022年的“边缘计算+”技术趋势、应用案例及挑战，旨在推动该领域的创新与发展。 边缘计算作为数字转型的核心能力底座，在各行业中备受关注。随着其在医疗、交通及工业等行业的大规模应用，对特定行业的差异化与定制化需求日益增长。为了满足行业应用对于高效算力、海量接入、智能分析以及安全防护等方面的需要，边缘计算技术与其他关键技术如5G、大数据和人工智能等深度融合，共同构成了“边缘计算+”技术创新体系。 这个“边缘计算+”概念不仅体现了边缘计算的技术融合创新，还代表了其服务能力的升级演进。它通过将各类技术进行“边缘化处理”，为产业数字化、网络化及智能化转型提供动力。“边缘计算+”旨在利用技术融合来推动行业应用的发展，并基于行业研究和调研报告总结提炼出核心价值。 本白皮书介绍了三个层次的“边缘计算+”参考模型，包括赋能底座、技术融合与行业应用。此外，还从场景需求、技术架构及典型案例等角度系统地梳理了六项关键技术能力：“边缘计算+5G”，“边缘计算+人工智能”，以及其它相关领域的能力。 最后，白皮书展望了未来的技术发展趋势，涉及算网融合、一体化智能化、云原生与安全防护等方面。
     
  • 多接入边缘计算（MEC）及其关键技术.pdf
    优质
    本论文深入探讨了多接入边缘计算(MEC)技术的概念、架构及应用，并详细分析了其关键技术和未来发展方向。 多接入边缘计算（MEC）及关键技术是一份详细介绍该技术原理、应用场景以及未来发展方向的文档。它涵盖了MEC的基本概念、架构设计及其在网络切片、智能交通系统等领域的应用案例分析，同时探讨了MEC面临的挑战和技术趋势。这份资料对于研究和开发人员来说具有很高的参考价值。
     
  • AI边缘计算技术白皮书.pdf
    优质
    《AI边缘计算技术白皮书》深入探讨了边缘计算在人工智能领域的应用与发展，提供了关键技术解析与未来趋势展望。 边缘计算是算力优化的关键技术之一，能够满足未来AI技术在应用场景扩展、分布式部署等方面的需求，并且也是5G网络和物联网发展的主要方向。
     
  • 边缘计算与区块链技术白皮书.pdf
    优质
    《边缘计算与区块链技术白皮书》深入探讨了边缘计算和区块链技术的融合应用及其发展趋势，为相关领域研究者提供了理论指导和技术参考。 《区块链+边缘计算技术白皮书.pdf》对区块链技术和边缘计算技术的结合进行了深入探讨，分析了两者融合的优势以及面临的挑战，并提出了相应的解决方案和技术路线图。该文件旨在为相关领域的研究者、开发者及行业从业者提供有价值的参考和指导。
     
  • 大数据、人工智能、物联网、云计算及边缘计算白皮书（72页，2020年）.pdf
    优质
    该白皮书全面解析了大数据、人工智能、物联网、云计算和边缘计算等前沿技术的发展趋势与应用实践，并提供行业洞察分析。文档共计72页，发布于2020年。 大数据、人工智能、物联网、云计算及边缘计算是当前信息技术领域的五大核心技术。它们彼此紧密联系，并共同推动了数字化转型与智能化升级。本白皮书详细阐述了这些技术在2020年的最新进展和发展趋势，同时分析了大数据在不同行业中的应用现状和治理问题。 大数据技术是指处理大规模数据集合的技术和科学，其核心要素包括“4V”特性（体量、速度、种类及准确性）。大数据的全景解析包含了从采集到可视化的各个环节，涉及多种技术和模型算法。人工智能则是模拟、延伸与扩展人类智能的一门科技学科，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等多个领域。 物联网通过信息传感设备按照约定协议将物品连接至互联网，并实现智能化识别、定位及管理等功能；其快速发展使得设备间以及人机之间的交互成为可能。云计算则是一种基于网络的计算模式，它提供基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），用户可根据需要灵活地购买资源和服务。 边缘计算是分布式计算的一种框架，通过将数据处理任务移至设备端来减少延迟并提升效率。这特别适用于自动驾驶、工业互联网等实时性要求高的场景。 2020年大数据技术的发展趋势主要体现在： - 数据处理能力的进一步提高； - 分析方法的创新，如人工智能算法在数据分析中的应用增强； - 大数据的应用范围更广，更多行业开始利用其优化流程和提升服务质量。 产业发展方面，大数据产业链正在逐步完善。产业生态涵盖了从采集到应用的所有环节，并包括各种角色：数据提供者、技术服务商等；商业模式则关注企业如何通过大数据实现价值创造。 此外，在社会生活的多个领域中也看到大数据的应用： - 在疫情防控中的科学依据； - 通信业务的用户行为分析和网络优化； - 制造业的数字化转型及互联网驱动下的商业创新。 数据治理是当前的重要议题，它涵盖组织内部的数据管理能力和跨组织之间的流通。个人隐私保护、跨境流动以及产权立法都是关键焦点。 在法律方面，个人信息保护法正在加速制定；关于跨境流动和权属的规定也在探索中。这些措施旨在保障安全并促进合法合规的使用。 白皮书还展望了未来大数据的发展趋势，并提出建议：加强技术研发、完善生态系统建设、推动数据开放共享及构建治理体系等策略来应对挑战与把握机遇。
     
  • 边缘计算安全性技术综述
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    《边缘计算安全性技术综述》旨在全面介绍和分析当前边缘计算环境下的安全挑战和技术解决方案，为相关领域研究者提供参考。 随着物联网的广泛应用，越来越多的移动终端设备参与到服务计算当中，传统的云计算模式已无法满足网络边缘设备产生的数据速度需求，因此边缘计算模型应运而生，并成为近年来的研究热点之一。本段落介绍了边缘计算的概念以及物联网中的边缘计算参考模型，分析了边缘设备可能遭受的安全攻击类型，并总结了在边缘计算中密码安全技术的主要研究成果。文中指出对称加密技术不适合用于边缘设备之间的通信；基于身份标识的加密方法更适合于设备间直接交流；而配对加密则更适用于从边缘设备到基站的数据传输场景。此外，文章还探讨了两种后量子密码技术在边缘计算中的应用，并提出了几个关于如何进一步研究和完善边缘计算安全性的建议。