高密(mi)度分布式ARM通用计算(suan)集群
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)接入(ru)，计算单元(yuan)在一(yi)台服(fu)务器中高密度部(bu)署，支持不同规(gui)♊模(mo)的灵活接入(ru)和部(bu)署
在摄像头视(🔯shi)野(ye)里面，如果突然出(chu)现检测对象，系统可(ke)迅速(su)调(diao)集计算(suan)资源，弹性🌱计算(suan)才是王(wang)道，分(fen)布式(shi)计算(suan)资源可(ke)动态(tai)适应计算(suan)需求，合理运算(suan)专业能(neng)力(li)强。
对抗性神经网络原理
两只GAN眼镜框架，少（但不受到限制）都有两只组建一些，两只是转成建模G，两只是判别建模D。 在康复训练的过程 中，会把制成类别制成的样表和逼真样表js随机的数地传递一份给实样表js随机的数地传递给一份给判别类别D。判别类别D的关键是尽量合适地辨别逼真样表（内容打出为“真“，还有1），和尽量合适地揪出制成的样表，也就会假样表（内容打出为“假”，还有0）。而制成类别的关键和判别类别相左，就会尽量比较小化制成判别类别揪出它的概率计算公式。 这个G和D就组合成好几回个可递归的打败体能训练课方法模式化，在体能训练课方法进程中两人都连续推广他们，知道起到动态平衡——两人都是无法变的更高，也那就是假样板与真样板根本不容辨别。
IN-Ed♍ge数据分布式架构(gou)AI整体基于人脸(lian)聚(ju)类(lei)识别与人形聚(ju)类(lei)识别技术，通过信息同步算(suan)法，最终让(rang)机器认出人物。
IN-Edge遍布(bu)式(shi)AI系统性通过城市摄像头(tou)和(he)边(bian)缘(yuan)化运算(suan)，在前端快(kuai)速提(ti)取视频的(de)结构化信息，并根据信息的(de)情况归类，发给交警ꦺ、公安、国安等(deng)不同(tong)部门进行(xing)下一(yi)步的(de)处理。
IN-Edge分(fen)布范围式AI设备通过(guo)远红外(wai)温ܫ(wen)度(du)检测(ce)和💎视觉(jue)识别能24小(xiao)时监视烟(yan)雾(wu)和火焰的发(fa)生，特别适(shi)用于室(shi)内的火灾早期场景检测(ce)，比如烟(yan)雾(wu)报(bao)警器更灵感。
假如KTV亦或是餐饮店等的厂区室内场面，有健康电热锅炉，同样有不健康电热锅炉，AI能自功辨明，把不健康的电热锅炉（举列禁烟区烟民）转变成成火灾事故发生危险，自功报警信号。
