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智慧农业
场景介绍
到2050年，世界人口预计将增加近20亿，导致粮食需求迅速增加。最近的一项预测显示，尽管取得了一些进展，但世界在实现“零饥饿”目标方面仍然落后。社会经济和福祉的影响将影响粮食安全。弱势群体将遭受营养不良。为了满足日益增长的人口的需求，农业需要现代化、智能化和自动化。通过采用现有技术，可以将传统农业改造为高效、可持续、环保的智慧农业。
利用AI图像识别，实现农业数字化种植和精细化养殖，提升农业企业的数字化和智能化水平，用科技驱动农业变革，引领现代化农业发展，打造人工智能时代下的新农业。
解决方案
1.基于AI图像识别算法，对病虫害图像信息进行智能识别和分析。
2.基于AI识别大数据，对农作物病害和虫害进行智能诊断，并给出相应建议处置措施。 能够为农技专家进行进一步诊断提供辅助依据，从而提升农技专家对农作物病虫害的诊断效率。
3.通过采集作物生长环境的多源异构大数据信息，利用神经网络算法，构建作物生长环境预测模型，对作物生长环境进行精准预测，实现作物生长的精细化管理，提高经济价值和效益。
4.通过对水果图像进行采集并采用水果表型图像处理算法对水果的形状、颜色等特征进行智能分析得出水果等级。 解决分拣水果质量差、效率低等问题，辅助人工分拣，提升水果分拣效率。
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多视角下的边缘计算实现
边缘计算的实现，当前有很多的开源项目，比较著名的有kubeedge，EdgeX Foundry，EdgeGallery等，还有一些边缘计算组织如ECC也提出了边云系统的架构。笔者结合自己过往的行业经验和未来规划的垂直行业， 在上述多个边缘计算架构的基础上梳理出来不同视角下边缘计算实现的架构。本文的目的不是提出一种新的边缘计算框架，而是博取所长，创建一张边缘计算知识地图，后续笔者的自研开发项目和更深入的边缘计算技术的探讨，将围绕这张知识地图展开。本文的行文的思路则借鉴模型驱动设计[1]，从产品经理、架构师和软件工程师三个不同的视角去审视边缘计算实现。