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通用计算平台（如在云服务器中找到的平台）可以运行任何网络体系结构。在边缘AI中这变得更加困难。架构和训练有素的模型必须经过修改才能在边缘的AI芯片组上运行。

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随着人工智能技术深度应用，视频分析技术智能化发展，视频监控已从被动识别过渡到了主动获取、分析、预测的阶段。视频监控与视频分析、深度学习、云计算等领域资源不断整合，摄像头的功能不断深化、使用场景不断丰富，成本、算法、带宽容量不断优化，产业边界不断拓宽。

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人工智能、深度学习浪潮直观的反映出行业往深度智能阶段发展的趋势走向，这并非偶然现象，几大应用市场需求的驱动，上游深度学习芯片和算法的开源，行业所具备的天然的海量数据训练集特征等多维因素一起推动了安防走向深度智能化。

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A system is said to be observable if, for any possible evolution of state and control vectors, the current state can be estimated using only the information from outputs.

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借助人工智能的课程可以为学生提供真实的场景，帮助他们获得实践知识。从经验中学习，不但能提高他们的知识储备，更能帮助他们懂得如何运用自己的知识和技能。

提供智能虚拟学习助手

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天灾不断，何以规避？
近年来经常会看到，比如某个地方的电缆给挖了，官网崩了，机房断电了，不管是腾讯或者是阿里支fb，都出现过部分业务在那段时间内无法被用户继续访问。但是大家可以发现像腾讯、阿里这样的大公司，其实做了非常完善的防护机制，从来没有出现过因为电缆、光纤被挖断，导致数据丢失。

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对于相对没有大公司雄厚的基金或者人力实力的时候，怎么避免天灾对企业带来的影响，是很多运维人员会遇到的问题。

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云上数据库安全问题解决方案
1）上云能解决问题么
云数据库安全能力能解决通用场景下的各类天灾人祸吗？答案是能解决，但不是全部。从下面MyBase全链路安全图，可以看出：

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·事前：数据安全防护，需要对开源软件漏洞提前进行修复，从整个用户使用的内容上来看，包括专用网络隔离、白名单控制、账号密码鉴权、安全环境免密。

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很多原来没有想象到的使用方法和场景、产品设计的细节问题，在标注人员的不断操作中，就显现出来了。之前产品评审会上大家争论的问题，自然就有了答案。