Category: Edge Computing

端侧模型（Edge Models）：专为在端侧设备上运行而设计的人工智能模型，它们通常具有较小的模型参数量，以适应端侧设备的计算能力和内存限制。端侧模型可以快速响应，保护用户隐私，并且无需依赖云端算力，因此在消费电子产业中具有重要的应用潜力。应用场景：适用于需要实时响应、数据隐私保护、网络不稳定或带宽受限的场景。 端到端模型（End-to-End Models)是一种在人工智能和机器学习中常见的模型设计方法，它指的是模型从输入数据直接处理到输出结果，无需人为干预的整个流程。这种模型通常涉及到自动特征提取和决策制定，能够应用于多种领域。以下是一些端到端模型的应用示例：自然语言处理NLP，计算机视觉，语音识别，自动驾驶，医疗诊断。