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Die Grundlagen von Edge Impulse: Teil 3
Juli 21, 2023 in Alle, Allgemein, Open Source von Mike Parks
Mike Parks
In diesem dritten Teil unserer Beitragsreihe befassen wir uns detailliert mit einem der wichtigsten Schritte des Edge-Impulse-Arbeitsablaufs: dem Entwurf des Impulses.
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Tags: Edge, Edge Impulse, Machine Learning
Edge Impulse-Anwendungsfall: Waldbrandortung
Januar 31, 2023 in Alle, IoT, Machine Learning von Muhammed Zain und Salman Faris
Muhammed Zain und Salman Faris
Maschinelles Lernen bietet allen voran bei der Waldbrandortung einzigartige Einsatzmöglichkeiten, insbesondere in Verbindung mit Edge. In diesem Blog setzen wir uns mit dem Potenzial des maschinellen Lernens hinsichtlich der Waldbrandortung auseinander, und damit, warum diese Technologie mittels Edge weiterentwickelt werden sollte und wie wir dazu in der Lage waren, mithilfe von Edge Impulse einen Proof of Concept für diese Technologie zu entwickeln.
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Tags: Edge, Edge Computing, Edge Impulse, IoT, Maschinelles Lernen, ML, Naturkatastrophen, Waldbrand
KI/ML auf FPGAs implementieren
Oktober 20, 2022 in Alle, Allgemein, Computing von Adam Taylor
Adam Taylor
FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) sind für die Beschleunigung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning bekannt. Aber wie wird dies in FPGAs implementiert und welche unterschiedlichen Ansätze gibt es? In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die verschiedenen Möglichkeiten vor, die Ingenieure beim Designprozess haben.
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Tags: Cloud, Edge, FPGA, Frameworks, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, ML
Einsatz von Edge-basierter KI mit dem Kria SoM
November 25, 2021 in Alle, Allgemein, Automation, Industrie, Künstliche Intelligenz von Adam Taylor
Adam Taylor
Eine der wichtigsten Technologien für Industrie 4.0 ist die Fähigkeit, Machine Learning direkt im so genannten Edge-Bereich zu implementieren. Je nach den Anforderungen der Anwendung könnte die Machine Learning Inference Telemetriedaten analysieren, um vorausschauende Wartungsmaßnahmen zu modellieren und dadurch einen Anlagenstillstand zu verhindern. Alternativ könnte die Anwendung die gefertigten oder verpackten Artikel auf der Fertigungsanlage überprüfen.
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Tags: Edge, Industrie 4.0, SoM, FPGA
Edge-Geräte als entscheidender IoT-Erfolgsfaktor
Juli 1, 2021 in Alle, IoT, Wireless von Stephen Evanczuk
Stephen Evanczuk
Im Internet der Dinge (IoT) scheinen Edge-Geräte fast eine Nebenrolle im Grenzbereich zwischen IoT-Geräten in der Peripherie und den anspruchsvollen IoT-Softwareanwendungen in der Cloud zu spielen. Da IoT-Entwickler jedoch zunehmend neue IoT-Anforderungen in den Blick nehmen, werden Edge-Geräte eine zentrale Rolle bei der Bewältigung der zahlreichen Herausforderungen spielen, vor denen große IoT-Systeme stehen.
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Tags: Datenschutz, Edge-Geräte, Wireless, Cloud, DSGVO, Edge, Internet der Dinge, Internet of Things, IoT, Konnektivität, Sicherheit
Verteilte Analysen über die Cloud hinaus
Juni 28, 2021 in Alle, Allgemein, Computing, IoT, Sensoren von Charles Byers
Charles Byers
Analytik, KI und ML werden typischerweise als zentralisierte Funktionen in Netzwerken implementiert, die oftmals in der Cloud angesiedelt sind. Es gibt einen zunehmenden Trend, diese Lern- und Inferenzfunktionen zwischen Cloud-, Edge- und Endpunkt-Computerfunktionen zu verteilen. Im Anschluss erörtern wir einige der damit verbundenen Kompromisse.
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Tags: Inferenz, Algorithmen, Bandbreite, Cloud, Daten, distributed analytics, DL, Edge, IoT, KI, Künstliche Intelligenz, Latenz, Lernen, ML, Prozessoren, Sensoren, verteilte Analytik
Pentests und das Netzwerk-Edge
Februar 12, 2020 in Alle, IoT, Security von M. Tim Jones
M. Tim Jones
Ein Penetrationstest (Pentest) ist ein simulierter Cyberangriff durch Sicherheitsfachkräfte, mit dem bestimmt werden soll, ob der Tester sich durch Schwachstellen Zugang zu einem Gerät verschaffen kann.
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Tags: Edge Device, Edge, Kali Linux, Metasploit, NMAP, Penetrationstest, Pentest
Embedded Trends 2019
Dezember 16, 2019 in Embedded von Flavio Stiffan
Flavio Stiffan
Wegen der immer größer werdenden Anzahl und Komplexität Cloud-basiserter Applikationen wird die Entscheidung zwischen „lokal“ und Cloud immer wichtiger. Vor allem für Applikationen die auf lokalen Sensordaten beruhen (z.B. Robotik, industrielle Prozesssteuerung und irgendwann auch autonome Fahrzeuge) ist es unabdingbar, Entscheidungen schnell zu fällen.
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Tags: AI, edge, embedded, industrial, iot, KI, künstliche Intelligenz

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