近日,在北京举办的2017边缘计算产业峰会上,边缘计算产业联盟(ECC)与车载信息服务产业应用联盟(TIAA)、国际半导体照明联盟(ISA)、西安电子科技大学(西电)分别签署战略合作协议,共同致力于推动边缘计算在智慧照明、智能车载领域的应用创新、标准制定和商业落地,促进边缘计算技术与产业的发展。
边缘计算聚焦于万物智能联接,满足行业数字化在联接、实时、智能、数据优化、安全与隐私保护等方面的关键需求,已经成为行业数字化转型不可或缺的关键要素。边缘计算产业联盟(ECC)旨在推动OT和ICT产业开放协作,推进边缘计算产业协同,开放创新,示范推广,繁荣发展,由“政、产、学、研、用”共同发起成立,引领边缘计算产业蓬勃发展,深化边缘计算产业合作。
成立ECC-TIAA联合工作组,共同推动车联网产业开放协作
边缘计算产业联盟(ECC)和车载信息服务产业应用联盟(TIAA)签署战略合作协议,双方成立ECC-TIAA联合工作组,共同开展车联网领域边缘计算的技术、产品、应用、标准、专利等合作,发挥车联网领域的各自优势,共同推动车联网产业开放协作,孵化智慧车载行业应用最佳实践,促进边缘计算产业健康与可持续发展。
ECC副理事长方发和(左)与TIAA联盟副理事长邱翔东(右)签署战略合作协议
加强战略合作,共同推动照明物联网向城市物联网演进
边缘计算产业联盟(ECC)与国际半导体照明联盟(ISA)签署战略合作协议,双方充分发挥各自在智慧路灯领域的优势进行进一步合作,通过边缘计算使能智慧路灯,利用先进传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术,对路灯设备全面感知,实现路灯的远程实时控制、周期控制,实现故障自诊断、可预测性维护。以灯杆为无线网络的接入节点,覆盖周边垃圾桶监测、停车传感器等设备,构建可扩展的城市物联网骨架,推动照明物联网向城市物联网演进。
ECC副理事长方发和(左)与ISA副秘书长杨鹤(右)签署战略合作协议
联合举办“2018年边缘计算技术研讨会”,共同推动边缘计算学术研究的繁荣发展
同时,边缘计算产业联盟还宣布将与西安电子科技大学、中国自动化学会边缘计算专业委员会联合举办“2018年边缘计算技术研讨会(SEC-China 2018)”,为相关领域学术界、产业界提供交流合作、发布领域相关前沿科研成果的平台,大力推动中国边缘计算技术与产业的发展。“2018年边缘计算技术研讨会”将于2018年5月在西安召开,研讨主题涉及边缘计算理论、边缘计算安全和隐私保护、面向边缘计算的微处理器体系结构、面向边缘计算的系统软件、面向边缘计算的算法及程序设计、面向边缘计算能耗分析及优化、面向边缘计算系统的可靠性、基于边缘计算系统的边缘存储系统、基于边缘计算的大数据处理、边缘计算与云计算协同优化技术、边缘计算可视化、基于边缘计算的应用研究等边缘计算相关热点和前沿领域。
ECC副理事长方发和(左)与西安电子科技大学通信工程学院院长沈八中(右)签署战略合作协议
关于边缘计算产业联盟(ECC)
边缘计算作为新兴产业应用前景广阔,产业同时横跨OT、IT、CT多个领域,且涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用多个产业链角色。为了全面促进产业深度协同,加速边缘计算在各行业的数字化创新和行业应用落地,华为技术有限公司、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM和软通动力信息技术(集团)有限公司作为创始成员,于2016年11月30日联合发起成立边缘计算产业联盟(ECC),致力于推动“政产学研用”各方产业资源合作,引领边缘计算产业的健康可持续发展。
好文章,需要你的鼓励
Plaud在CES上推出两款AI笔记新品。NotePin S延续简约设计,可作为手环、项链或胸针使用,新增即时高亮按钮功能,售价179美元。同时发布的Plaud Desktop可录制在线会议,支持Zoom、Google Meet等平台,采用原生录制方式而非机器人参会。两款产品均可通过Plaud生态系统统一管理录音内容。
ByteDance等机构联合提出DLCM模型,通过学习语义边界动态分配计算资源,将AI从统一令牌处理转向层次化概念推理。该模型引入压缩感知缩放定律,在12项零样本测试中平均提升2.69%准确率,为构建更智能高效的AI系统开辟新路径。
Instagram负责人亚当·莫塞里发布深度分析,指出我们正进入"无限合成内容"新时代,AI生成的照片和视频与真实内容越来越难以区分。他表示,人们需要从默认相信眼见转向保持怀疑态度,关注内容发布者身份和动机。莫塞里认为相机公司发展方向错误,过度追求完美效果。平台需要构建更好的创作工具,标记AI生成内容,验证真实内容,并提供发布者可信度信号。
香港中文大学团队突破AI记忆瓶颈,提出HGMEM超图记忆机制。该技术让AI具备类似人类的联想思维,能将分散信息整合成高阶理解。通过动态记忆演化和智能检索,显著提升了复杂推理能力,在长文本理解任务中全面超越现有方法,为AI向"知识理解者"转变开辟新路径。