EasyNVR视频边缘计算网关硬件（俗称硬件盒子），是EasyNVR的硬件版本，体积小巧、方便部署，配置完成后即可直接放置于现场，使用时通网通电即可。软件平台需要有承载的服务器才能完成部署，EasyNVR硬件盒子则属于轻量化产品，内置软件平台，在很多线下场景中均有运用。

人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用，在安防等领域也同样值得期待。人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术，大数据分析等变革性技术的应用，使安防视频监控也变得越来越强大，基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。

人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用，在安防等领域也同样值得期待。人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术，大数据分析等变革性技术的应用，使安防视频监控也变得越来越强大，基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。

NVR（网络视频录像机）的选择 在过去的模拟摄像机时代，视频监控的架构基本上是模拟摄像机+DVR/DVS的模式，DVR要负责进行“模拟到数字信号”的转化和编码等工作。 而当前的组网模式逐渐过渡到网络摄像机（IPCamera）+NVR（Net Video Recorder），网络摄像机集成了编码的和数字化的功能，而NVR的主要功能是对网络音视频数据进行集中存储和检索。它和网络摄像机一样，是当前网络视频监控方案的核心硬件。 对NVR的选择主要需要考虑如下的因素： NVR的接入能力 接入路数、分辨率支持和接入带

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术近年来已经成为科技领域的热点，为我们的日常生活、教育、工业和医疗等领域带来了深刻的改变。然而这两项技术的发展，面临的挑战之一就是硬件性能的限制，这直接影响到图形效果和用户体验。在这个背景下，点量实时云渲染技术应运而生，为VR和AR的大展身手提供了强大的支持。

随着5G时代的到来，万物互联产生了海量数据，据IDC预测，到2025年全球设备连接总数将达到1000亿，集中式处理模型下核心网络无法承载如此大的数据量传输，数据也无法在云中心存储计算，因此基于云边端的架构模式成为当前的技术发展趋势。

【导读】本篇文章是【最强ResNet改进系列】的第四篇文章，前面我们已经介绍了Res2Net和ResNeSt，具体见：【最强ResNet改进系列】Res2Net：一种新的多尺度网络结构，性能提升显著 和【CV中的注意力机制】史上最强"ResNet"变体--ResNeSt。本文我们将着重讲解IResNet，阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的研究人员，进一步深入研究了残差网络不能更深的原因，提出了改进版的残差网络（Improved Residual Networks for Image and Video Recognition），IResNet可训练网络超过3000层！相同深度但精度更高，与此同时，IResNet还能达到涨点不涨计算量的效果，在多个计算机视觉任务（图像分类，COCO目标检测，视频动作识别）中精度得到了显著提升。

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EasyCVR视频融合云服务平台在去年新增了不少功能，比如录像管理、智能告警等，以及基于AI算法的人脸检测及识别、车辆检测及车牌识别等功能。在平台的研发上，我们不仅仅对现有的基础功能进行持续优化与更新，同时也不断推出新功能，以满足用户的多样化需求。

随着AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的高速发展，我国的视频监控市场也进入全新阶段。得益于AI深度学习技术的进步，现代化的安防视频监控系统依托边缘计算设备的AI识别算法可以独立完成在前端的一些简单的图像处理与分析任务，比如人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测等等。通过内置各种AI算法的摄像机，将一些数据处理的压力分担到前端，解放部署在中心的云计算资源，这样就能够集中更多的算力资源去开展更高效的、更重要的智能分析等任务。

Attention注意力，起源于Human visual system（HVS），个人定义的话，应该类似于 外界给一个刺激Stimuli，然后HVS会第一时间产生对应的 saliency map，注意力对应的应该就是这个显著性区域。

EasyNVR既有软件平台版，又有硬件设备版。硬件版本体积小，方便部署，配置完成后即可直接放置于现场，使用时通网通电即可，在很多项目中，用户都会选择部署一套EasyNVR视频边缘计算网关来满足需求。我们在此前的文章中也介绍过不少关于EasyNVR硬件的相关技术配置与操作教程，大家可以在博客中自行搜索进行了解。

随着国家对数字孪生的重视，很多企业和单位开始数字孪生项目的建设，比如智慧城市、智慧工厂、智慧校园。这些程序大多用unity或者UE4引擎开发，根据内容的不同，程序一般很大三维模型的面数也很多，交互对资源的消耗比较大。传统的模式大多是在Windows设备上通过鼠标键盘完成交互。在和客户沟通的过程中，点量小芹发现很多客户对于使用实时云渲染技术后，程序可以在手机或者平板中使用，是否需要对程序进行修改以适配在手机中使用？可以很肯定的给出答复是不需要的，下面小芹就详细说明下载点量实时云渲染技术下是如何在手机和平板中使用服务器上的Windows程序完成交互的。准备好了吗，马上开始咯！！！

我们今天的主要内容将不谈论H100（作为一个卡）本身具有的特性，像是功耗，频率范围，SP数量, 访存带宽这些"商品指标"，而是想更多集中于这一代卡（计算能力9.0+）的可能的通用特性。这样今天的讨论可能对本系列的卡（包括还未出的家用版）都有用，而不至于变成针对一款谁都买不起的空中楼阁的讨论。 对具体卡的指标感兴趣的人可以自行看到时候的广告。 在Hopper白皮书里，有这样一个图： 这一带的卡的SM里面，依然是4个Schedulers吗？或者说，这一代卡的SM，拥有什么样的变化？这个whitepaper没

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第28天，我们正在讲解性能，希望在接下来的72天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计232字，阅读时间15分钟 注意：最近涉及到的基础概念很多，所以我们备注的内容也非常详细，希望各位学员认真阅读 5.2.3.1. Occupancy Calculator Several API functions exist to assist programmers in choosing

随着云计算、5G和AI技术的兴起，视频内容呈爆发式增长，带动整个视频产业链的蓬勃发展。视频内容的生产产能将决定谁在云时代可以获得领先地位。在云端实现导播能力，为云端制作中心的搭建创造基本条件；而在云端实现剪辑能力，则可以节省下载上传等时间，结合ai视频理解技术，实现在云端高效智能生产视频内容的工具。此次我们整理了腾讯云大学大咖直播课“云时代下的视频制作域”，帮助大家了解视频制作域的功能以及落地场景。

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3.4 RDD的计算 3.4.1 Ta s k简介 原始的RDD经过一系列转换后，会在最后一个RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。在Job被划分为一批计算任务（Task）后，这批Task会被提交到集群上的计算节点去计算。计算节点执行计算逻辑的部分称为Executor。Executor在准备好Task的运行时环境后，会通过调用org.apache.spark.scheduler.Task#run来执行计算。Spark的Task分为两种： 1）org.apache.spark.scheduler.

纵观互联网内容产业过去十年的发展，在内容集中度上呈现出波浪式上升的特点。优质内容总是在某一平台上趋于集中化，直至新平台带来颠覆，周而复始。实力雄厚的大型CP往往积极投资头部内容，抢占新平台入口，实

作为一个技术很一般的前端很快发现这个和知乎的font-family的设置有关系，因为它设置了PingFang SC字体。作为一个喜欢问问题的前端那就要问 问题一：为什么其它字体显示就不正常PingFang SC字体就可以呢？