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边缘人工智能系统如何与中央服务器进行通信？
边缘AI系统主要通过网络协议与中央服务器进行通信，这些通信可以通过互联网或私有网络进行。这些通信主要有两种方式：实时数据流和定期数据上传。实时流用于需要即时反馈或行动的应用程序，例如视频监控系统，边缘设备处理视频帧并在检测到异常时向服务器发
奖励分配在强化学习中扮演什么角色？
将强化学习 (RL) 应用于现实世界的问题会带来一些挑战，包括对大量数据的需求，定义奖励的复杂性以及确保安全可靠运行的困难。最重要的障碍之一是需要与环境进行广泛的互动以收集经验。在许多情况下，尤其是在现实场景中，收集这些数据可能是耗时的，甚
在数据流处理过程中，关键的监测指标有哪些？
在监控数据流时，有几个关键指标需要关注，以确保系统有效运行并满足可用性和可靠性要求。这些指标通常包括吞吐量、延迟和错误率。这些指标各自提供了有关数据流处理过程不同方面的重要洞察。
吞吐量衡量在特定时间段内处理的数据量，通常以每秒记录数或每