不同计算模式的发展

22、物联网设备中的智能推理与深度学习模型应用 本文探讨了物联网设备中智能推理与深度学习模型的应用现状、挑战与未来发展趋势。深度学习在物联网中的数据处理、平台支持和开源框架方面发挥着关键作用,与自动化和边缘计算结合,推动智能工厂、自动驾驶、智能家居等领域的创新。文章还分析了不同计算模式的特点、技术发展趋势,并提出了加强研究、人才培养和标准制定等方面的建议。 阅读详情

 1.主机计算(MainFrame Computing)

    这是多对一的模式,其经历的纸带,批处理和实时的发展。一般用户通过一个无声音的终端来访问,其中os,应用程序和数据都被存储在了主机上。

    其特点是:

                 多用户共享计算和存储;计算和存储有同一主机来完成;应用程序有限,带有一个单调的人机交互模式。

 2.网络计算(NetWork Computing)

    客户端已经有了自己的cpu和内外的存储,因此它可以存储指令和数据在自己的主机上,和执行计算机和处理功能。user和计算机变成了一对一的模式。客户段整合了GUI和多媒体特征。扩展了计算机的领域,从科学计算到了其他的领域。然而,这个计算机已经踏出计算中心到了普通的办公室。

   产生了瘦客户端,发送请求到服务器,仅仅只展示输出。产生了C/s和B/s的模式。

 3.普适计算(Ubiquitous/Pervasive)

      其特点:

                计算机设备的多样化。

                这网络的普适。

                 方便使用。人-机将以更加自然的方式沟通。

       应该提供两种服务:

             用户可以得到任何的服务通过计算机设备,意味着设备讲能够运行各种OS和应用程序。用户能够得到同样的服务通过不同的硬件。

               

   

   

    

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