Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции Yealink «Бонус на связи!». Период действия акции: 01 декабря 2025 г. – 31 декабря 2025 г. – За закупку IP-телефонов и гарнитур Yealink вам будут начисляться бонусы. – Для каждой модели предусмотрен ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции Netac. Совершая покупку продукции Netac в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Предновогодняя распродажа Datalogic стартовала! Специальное предложение до конца 2025 года — на ручные и стационарные сканеры Datalogic действуют эксклюзивные цены! Прямо сейчас к оперативной отгрузке со склада PROWAY доступны: Ручной беспроводной сканер Datalogic QuickScan QBT2500-BK-BTK1 Данная ...
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей корпусов CBR до 8 декабря: CBR V201 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, 2×USB 2.0; CBR V203 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, USB 2.0, USB 3.0; CBR V205 — 260 x 165 x ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме по продукции НИИ «Масштаб». Покупая хотя бы одну лицензию виртуализации, а также любые другие решения НИИ Масштаб в Treolan, вы получаете подарочный сертификат на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
На периферии важное значение имеет задержка, а для эффективной работы искусственного интеллекта и машинного обучения требуется много данных. О том, что это значит для рабочих нагрузок ИИ/МО, рассказывают опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты. Периферия имеет значение там, где важна задержка, и наоборот. А задержка почти всегда имеет значение, когда речь идет о рабочих нагрузках ИИ/МО. «Хороший ИИ требует данных. Великому ИИ требуется много данных, и он требует их немедленно», — говорит Брайан Сатианатан, технический директор Iterate.ai. Это одновременно и благословение, и проклятие для любого сектора — промышленный и производственный являются яркими примерами, — но данный принцип применим во всех отраслях бизнеса, генерирующего тонны машинных данных вне своих централизованных облаков или дата-центров и намеревающегося передавать их в модель MО или другую форму автоматизации для любых целей. Работаете ли вы с данными IoT на заводе или с данными медицинской диагностики в учреждении здравоохранения — или с одним из многих других сценариев, в которых применяются ИИ/МО, — вы, вероятно, не сможете делать это оптимально, если будете пытаться отправлять все (или почти все) данные по кругу от периферии до облака и обратно. Более того, если вы имеете дело с огромными объемами данных, ваша затея может так и не начаться. «Я видел ситуации на производстве, когда „слишком много“ данных проходит от робота в цеху через локальную сеть, затем в облако и обратно, — рассказывает ... читать далее.
