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阿里依托本身比较强悍的产业优势，已经做得相对完善。所以企业有比较强的数据安全防护上的需求，对数据库做加密需求或拦截需求，需要采购很多外围系统，用云数据库MyBase方案解决，会更为得心应手。

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会有证监会或者银监会强制要求企业满足诉求。如果只是数据库层面，MyBase目前的产品能力上面完全可以满足。

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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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近两年，基于深度学习的人工智能在安防市场的应用越来越深入，尤其是车牌识别、人脸识别等技术得到了大规模的应用，并获得了非常不错的应用效果。

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。Edge AI可以执行这些模型，而云服务可以从这些模型的性能中学习并应用于基础数据以创建一个连续的学习循环。

保持适当的平衡-如果您完全致力于边缘AI，那么您将失去持续改进模型的能力。没有新的数据流，您将无处利用。

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例如，如果开发人员希望通过手机摄像头检测中风的证据，则应用程序可能需要在本地处理数据以确保符合HIPAA。

框架将不断发展，以提供更多有关在哪里进行培训以及如何提高重用性的选择。

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该中间表示被压缩得更多，因此可以发送到云中以进行进一步的AI处理。在训练期间，边缘和云AI可以以混合模式运行，以提供类似于“虚拟主动学习”的功能，在这种情况下，边缘AI筛选大量数据并“教导”云AI。

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第一步：数据采集–通过DataWorks数据集成（批量+实时）、DataHub（实时）进行统一数据采集接入。

第二步：基于DataWorks完成数据全链路研发，包括数据集成、数据开发&ETL 、转换及KPI计算等开发

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实时计算、实时洞察需求；能做到实时离线一体化，减少数据移动，业务技术解耦支持自助式分析，从而简化整个业务系统架构。

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同时通过与达摩院向量引擎库Proxima的深度集成，可应用于实时推荐场景，实时推荐依赖特征查询、实时指标计算、向量检索召回，Hologres向量查询功能与Proxima深度整合可以提供高性能的向量查询服务，再加Flink和PAI，可以应用于实时个性化推荐、图像、视频及人脸等，提高广告留存率。