邊緣AI專案資料取得挑戰與解決方案
邊緣AI專案成功的關鍵在於高品質的資料。本文探討邊緣AI專案中資料取得的挑戰，包含資料來源的選擇、資料限制的克服、邊緣資料捕捉的獨特挑戰，以及資料儲存、版本控制和品質確保的策略。文章提供程式碼範例，說明如何評估感測器資料差異，並探討資料管理、版本控制和合成資料的應用，以確保資料集的代表性和可靠性。
邊緣計算
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邊緣AI挑戰與應用場景分析
本文探討邊緣AI的挑戰與應用，分析機器學習模型的可解釋性、資料偏差及不確定性等關鍵問題，並提供應用場景的實踐練習。文章也探討邊緣AI專案可行性分析的四個關鍵導向：道德、商業、資料和技術，並以倉儲安全管理為例，詳細說明如何進行可行性評估。
物聯網與邊緣計算：技術架構與應用實踐
本文涵蓋物聯網（IoT）和邊緣計算的完整技術架構，從感測器、通訊協議、邊緣和雲端框架到資料分析和機器學習，並探討安全挑戰和解決方案。同時，本文也關注產業合作夥伴和聯盟，以及現實世界中的商業和工業應用案例，適合架構師、系統工程師、研究人員和學生等。
物聯網與邊緣計算：技術定義、應用案例與發展趨勢
本文深入探討物聯網（IoT）和邊緣計算的技術定義、應用案例和發展趨勢。從智慧家居、工業自動化到智慧城市和醫療保健，物聯網正迅速改變著我們的生活和工作方式。邊緣計算作為物聯網的重要組成部分，透過在資料來源頭進行計算和分析，可以有效地減少延遲、提高效率並降低成本。文章還探討了物聯網和邊緣計算在各個領域的應用案例，並分析了其
邊緣智慧於工業物聯網應用與優勢
本文探討邊緣智慧（EI）在工業物聯網（IIoT）中的應用及其優勢，涵蓋邊緣計算在 IIoT 中的角色、機器學習技術的應用以及 EI 帶來的效益，如大資料分析、高效資料處理和無處不在的 AI 服務等。同時，文章也提供 Python 程式碼範例，展示如何在邊緣裝置上進行資料處理，並討論模型壓縮技術如何提升效率。
根據 Jetson Nano 與 MLP 的血糖濃度預測模型
本文探討利用多層感知器（MLP）迴歸模型，在 Jetson Nano 平臺上實作血糖濃度預測。實驗結果顯示，該模型預測的準確度高達 0.99，展現其在邊緣計算應用於醫療保健領域的潛力。文章詳細介紹了模型訓練、部署與評估的步驟，並提供 Python
深入探討儲存技術與邊緣計算應用
本文深入探討了各種儲存技術，包含 SATA、NVMe、eMMC、USB 快閃和 SPI 快閃，並比較了它們的效能、密度、成本和應用場景。同時，文章也闡述了儲存效能指標 IOPS 與傳輸率之間的關係，以及 NAND
雲端與邊緣計算：OpenFog 參考架構與資料分析應用
本文探討 OpenFog 參考架構在雲端和邊緣計算中的應用，涵蓋其核心元件、拓撲結構以及如何利用資料分析和機器學習技術提升系統效率。文章深入分析了 OpenFog 架構的層次結構、安全服務、分析框架等關鍵要素，並探討了其在邊緣計算、雲端運算融合以及物聯網場景下的應用價值。此外，文章還介紹了 Amazon
邊緣計算硬體與軟體技術
本文深入探討邊緣計算的硬體和軟體技術，涵蓋硬體元件選擇、IoT 模組技術、顯示核心分析、記憶體與儲存系統、IO 功能與安全性、環境保護、作業系統選擇以及虛擬化技術應用等關鍵面向，提供架構師在設計和部署邊緣計算系統時所需的技術和實務參考。