11 марта (чт) в 16:00 по Москве начнется онлайн-митап по искусственному интеллекту и периферийным вычислениям (edge computing). Регистрация открыта для разработчиков, менеджеров и предпринимателей. Цель встречи — разобраться на примерах, как применять эти технологии в конкретных решениях для бизнеса. Будут технические презентации, бизнес-кейсы и панельная дискуссия.  

Организаторы митапа — дизайн-центр электроники Promwad и hardware-акселератор Bridgio — планируют встречу с учетом интересов всех участников: инженеры смогут задавать технические вопросы экспертам из глобальных корпораций Arrow и Nvidia, а менеджеры и предприниматели смогут вместе со спикерами разбирать бизнес-аспекты проектов на основе машинного обучения.

Вот лишь несколько вопросов, которые будут раскрыты на митапе в рамках открытого сообщества Hardware Ecosystem:

→ Как применять прорывные AI-технологии в конкретных индустриях? 

→ Как обработать AI-алгоритмы на автономных устройствах без интернета? 

→ Как выбирать «железо» для AI-проектов с подключением к облаку и без? 

→ Какие AI-решения востребованы сейчас, а какие «выстрелят» через 2—3 года? 

→ Как выйти на рынок AI тем, кто раньше в нем не работал? 

Сегодня компаниям необходимо оптимальное сочетание локальных, публичных и граничных облачных сред для поддержки различных существующих и новых сценариев использования, включающих развертывание контейнеров, виртуальных машин и кластеров Kubernetes.

Уже завтра состоится вебинар, посвященный новой версии OpenNebula 6.0 "Mutara" и о ее возможностях, которые позволят вам создать по-настоящему мультиоблачную среду, способную использовать удаленные ресурсы публичных облаков и пограничных провайдеров.

Завтра — 16 декабря — в 16:00 стартует онлайн-митап «Compute: вычисления и вычислители» о платформах и алгоритмах, которые предлагают принципиально новые подходы к решению инженерных и бизнес-задач. Это будет последняя встреча года в рамках сообщества Hardware Ecosystem для инженеров, менеджеров и предпринимателей в сфере электроники. Участие бесплатное после регистрации.

Цель митапа — помочь участникам трансформировать свои разработки в новые продукты, успешные компании и профессиональный рост. В программе — разбор перспективных технологий, бизнес-кейсы и много общения на платформе SpatialChat.

Добрый день.

Меня зовут Игорь Хапов. Я руководитель разработки в Научно-техническом центре IBM. И сегодня я хотел бы вам помочь окунуться в мир периферийных вычислений, или edge computing, как его ещё называют. Я расскажу о том, что же такое edge computing и как он может повлиять на наш с вами мир. Также хотелось бы пояснить различия между edge computing и fog computing, какие преимущества даёт этот подход. В статье я также описал референсную архитектуру приложения на edge computing. И под конец немного расскажу о проекте с открытым исходным кодом Open Horizon, который совсем недавно присоединился к Linux Foundation.

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый, из-за этого может показаться, что тема раздута и оторвана от реальности. Многие hardware-инженеры относятся в ней скептически. И они отчасти правы, потому что AI-технологии сейчас находятся недалеко от пика чрезмерных ожиданий на «цикле хайпа», который вот уже четверть века использует исследовательская компания Gartner.

Давайте изучим эту тему глубже на нашей онлайн-встрече в сообществе Hardware Ecosystem уже завтра, 11 марта.

По прогнозам IDC, в 2024 году размер мирового рынка граничных вычислений (edge computing) достигнет $250,6 млрд, так что эта технология определенно заслуживает пристального внимания. И сегодня мы поговорим о таком ее важном аспекте, как сегментация: что это, зачем она нужна, и как реализуется.

В этой статье мы рассмотрим сегментацию граничных вычислительных сред, обсудим сопутствующие таким средам проблемы, и разберем различные подходы к сегментации: физические, логические и на уровне данных.

Продолжаем наш марафон бесплатной сдачи сертификационных экзаменов Huawei. Тема сегодняшнего материала – направление HCSA – IP Network. Разбираем учебный материал, изучаем продуктовые линейки маршрутизаторов, коммутаторов и пр. Одна презентация, один экзамен – и сертификат в руках.

Привет, Хабр! Немного наболело, хочу поделиться. В серии материалов я освещу ряд аспектов мобильного компьютерного зрения по принципу “от простого к сложному в имплементации”, однако буду фокусироваться на сложных кейсах, которые выходят за грань банального “распознать QR-код с фотографии один раз в сутки на %гиперскейлере%”. Я пишу только о мобильном, полностью автономном подходе, и надеюсь, смогу раскрыть определённую глубину задач мобильного компьютерного зрения, о которой не подозреваешь, принимаясь за работу по распознаванию данных с физических носителей в первый раз. 

Первая статья - о том, как правильно протестировать сценарии распознавания штрих-кодов.

Всем привет! Меня зовут Антон Расковалов и мы с командой  отдела перспективных исследований «Криптонит» решили проверить, можно ли использовать Google Coral в решении наших задач. Приобретённым опытом делюсь в статье ниже.

Санкции вынуждают пересматривать подходы к организации ИТ-инфраструктуры, в том числе — искать альтернативу облачным ИИ-платформам. Одним из вариантов является использование специализированных ускорителей с нейропроцессорами, которые физически находятся на стороне клиента. Даже на фоне санкционного давления их можно купить на AliExpress и оплатить банковской картой, выпущенной на территории России.

Данная статья посвящена переносу нейронных сетей написанных на одном из самых популярных фрэймворков, PyTorch, на Google.Coral, один из самых "производительных ускорителей"

Привет, я Антон Маслов, ведущий разработчик в MTS AI.

Некоторое время назад мне довелось глубоко погрузиться в очень необычные чипы на базе технологии Edge AI. Микроконтроллеры со встроенными нейроускорителями. И позапускать на них самые разные кейсы. Оказалось, что это очень классная штука. И стоит недорого, и работает быстро. А, главное, мелкая. Так что можно встроить в любой девайс.

Я расскажу об опыте погружения в технологию Edge AI, про то, как устроен чип с нейроускорителем, а также про то, с какими трудностями пришлось столкнуться, чтоб заставить все это работать.

Привет, я Антон Маслов, ведущий разработчик в MTS AI.

В предыдущих статьях я рассказывал о том, как работает распознавание изображений на чипе KL520 с помощью нейросети Tiny YOLOv3, а так же о том, как устроена, из чего состоит и как собирается прошивка чипов KL520. И вот теперь, когда мы познакомились с технологией Edge AI в общих чертах, мы можем отправиться в самое увлекательное путешествие и создать на базе KL520 собственный оригинальный девайс!

Представьте ситуацию: Вам нужно поехать по делам в другую страну, языка и обычаев которой Вы не знаете. Хорошо бы с такой ситуации иметь в друзьях местного жителя, который говорит и на Вашем языке. Он знает, к кому обратиться по тому или иному вопросу, а также может позвонить по местной связи (дешевой, без роуминга) и даже договориться о встрече (для обмена метаданными).

Примерно то же самое происходит с устройством IoT, когда оно начинает взаимодействовать с платформой. Рассмотрим, что можно с этим сделать.

Если вы не знакомы с Zapier, вам повезло.

Если вы используете Zapier, вы счастливы.

Если вы собираетесь использовать Zapier —

вам повезло найти эту статью.