with others FL is now applied in image classification object detection and speech recognition. The book "Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts" explores the intersection of Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and Edge Computing, which has given rise to the edge AI revolution. This revolution promises to redefine how we perceive and interact with the physical world through intelligent devices. Edge AI moves intelligence from the network center to the devices at its edge, entrusting these endpoints to analyze data locally, make decisions, and provide real-time responses. With recent advances in power-efficient high-performance embedded silicon, edge AI is now a viable proposition, although it requires new distributed architectures and novel design concepts. Moving decision-making closer to the edge makes responses faster and systems more reliable, while reducing network bandwidth demands help justify the engineering investment necessary for this new paradigm. Furthermore, decentralizing operation opens the door to numerous applications across various fields, such as healthcare and industrial automation, personal assistance, and prognostics surgery. In the best tradition of systems engineering, the first stage of this transition process involves understanding the application domain for edge AI deployment. Federated Learning (FL) has emerged as a promising technique that enables privacy-preserving development of Machine Learning (ML) models on low-energy edge devices. FL is a distributed approach that allows learning from data belonging to multiple participants without compromising privacy, as user data is never directly shared with others. FL is currently applied in image classification, object detection, and speech recognition. The book highlights the need to study and understand the process of technology evolution, emphasizing the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This paradigm is essential for the survival of humanity and the unification of people in a warring state.

вместе с другими FL теперь применяется для обнаружения объектов классификации изображений и распознавания речи. В книге «Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts» исследуется пересечение искусственного интеллекта (ИИ), интернета вещей (IoT) и edge Computing, давшее начало революции в области ИИ на периферии. Эта революция обещает переопределить то, как мы воспринимаем физический мир и взаимодействуем с ним через интеллектуальные устройства. Edge AI перемещает интеллектуальные ресурсы из центра сети к устройствам на ее периферии, доверяя этим конечным точкам локальный анализ данных, принятие решений и предоставление ответов в реальном времени. Благодаря недавним достижениям в области энергоэффективных высокопроизводительных встраиваемых полупроводниковых технологий, технология Edge AI в настоящее время является жизнеспособным предложением, хотя и требует новых распределенных архитектур и новых концепций проектирования. Приближение принятия решений к периферии позволяет ускорить реагирование и повысить надежность систем, а снижение требований к пропускной способности сети помогает оправдать инвестиции в проектирование, необходимые для этой новой парадигмы. Кроме того, децентрализация открывает двери для многочисленных приложений в различных областях, таких как здравоохранение и промышленная автоматизация, личная помощь и прогностическая хирургия. В лучших традициях системной инженерии первый этап этого процесса перехода включает понимание области применения для развертывания пограничного AI. Federated arning (FL) стал многообещающим методом, который позволяет сохранять конфиденциальность при разработке моделей машинного обучения (ML) на периферийных устройствах с низким энергопотреблением. FL - это распределенный подход, который позволяет учиться на данных, принадлежащих нескольким участникам, без ущерба для конфиденциальности, поскольку пользовательские данные никогда не делятся напрямую с другими. В настоящее время FL применяется в классификации изображений, обнаружении объектов и распознавании речи. В книге подчеркивается необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий, подчеркивается важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма необходима для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве.

avec d'autres FL est maintenant utilisé pour détecter les objets de classification d'image et de reconnaissance vocale. livre Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts explore l'intersection de l'intelligence artificielle (IA), de l'Internet des objets (IoT) et de l'informatique edge, qui a donné lieu à une révolution de l'IA à la périphérie. Cette révolution promet de redéfinir la façon dont nous percevons le monde physique et interagissons avec lui à travers des dispositifs intelligents. Edge AI déplace les ressources intelligentes du centre du réseau vers les périphériques de sa périphérie, en faisant confiance à ces points de terminaison pour l'analyse locale des données, la prise de décision et la fourniture de réponses en temps réel. Grâce aux progrès récents dans les technologies de semi-conducteurs embarqués à haute performance énergétique, la technologie Edge AI est maintenant une offre viable, bien qu'elle nécessite de nouvelles architectures distribuées et de nouveaux concepts de conception. L'approche de la prise de décision à la périphérie permet d'accélérer la réponse et d'améliorer la fiabilité des systèmes, et la réduction des besoins en bande passante du réseau aide à justifier l'investissement dans la conception nécessaire à ce nouveau paradigme. En outre, la décentralisation ouvre la porte à de nombreuses applications dans différents domaines, tels que la santé et l'automatisation industrielle, les soins personnels et la chirurgie prédictive. Dans la meilleure tradition d'ingénierie des systèmes, la première étape de ce processus de transition consiste à comprendre le domaine d'application pour le déploiement de l'AI frontalière. Federated arning (FL) est devenu une méthode prometteuse qui permet de préserver la confidentialité dans le développement de modèles d'apprentissage automatique (ML) sur les périphériques à faible consommation d'énergie. FL est une approche distribuée qui permet d'apprendre à partir de données appartenant à plusieurs participants sans compromettre la vie privée, car les données des utilisateurs ne sont jamais partagées directement avec d'autres. Actuellement, FL est utilisé dans la classification d'images, la détection d'objets et la reconnaissance vocale. livre souligne la nécessité d'étudier et de comprendre l'évolution des technologies et souligne l'importance d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme est indispensable à la survie de l'humanité et à l'unification des hommes dans un État en guerre.

, junto con otros FL, ahora se utiliza para detectar objetos de clasificación de imágenes y reconocimiento de voz. libro Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts explora la intersección entre inteligencia artificial (IA), IoT (IoT) y edge Computing, que dio lugar a una revolución de la IA en la periferia. Esta revolución promete redefinir la forma en que percibimos el mundo físico e interactuamos con él a través de dispositivos inteligentes. Edge AI mueve los recursos inteligentes del centro de la red a los dispositivos de su periférico, confiando en estos puntos finales para el análisis de datos locales, la toma de decisiones y la entrega de respuestas en tiempo real. Gracias a los recientes avances en tecnologías de semiconductores integrados de alto rendimiento energético, la tecnología Edge AI es ahora una propuesta viable, aunque requiere nuevas arquitecturas distribuidas y nuevos conceptos de diseño. Acercar la toma de decisiones a la periferia permite una respuesta más rápida y una mayor fiabilidad de los sistemas, y la reducción de los requisitos de ancho de banda de la red ayuda a justificar la inversión en diseño necesaria para este nuevo paradigma. Además, la descentralización abre la puerta a numerosas aplicaciones en diversos ámbitos como la atención sanitaria y la automatización industrial, la atención presencial y la cirugía predictiva. En la mejor tradición de ingeniería de sistemas, la primera etapa de este proceso de transición incluye la comprensión del campo de aplicación para el despliegue de la IA fronteriza. Aprendizaje Federado (FL) se ha convertido en un método prometedor que permite mantener la privacidad durante el desarrollo de modelos de aprendizaje automático (ML) en periféricos de bajo consumo. FL es un enfoque distribuido que permite aprender de los datos pertenecientes a varios miembros, sin comprometer la privacidad, ya que los datos del usuario nunca se comparten directamente con otros. Actualmente, FL se aplica en la clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento de voz. libro destaca la necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología, destaca la importancia de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma es esencial para la supervivencia de la humanidad y la unificación de las personas en un Estado en guerra.

, juntamente com outros FL, agora é usado para detectar objetos de classificação de imagem e reconhecimento de voz. O'Advancing Edge Artíficial Intelligence System Contexts "explora a interseção entre inteligência artificial (IA), Internet das coisas (IoT) e edge Computing, que deu início à revolução da IA na periferia. Esta revolução promete redefinir a forma como percebemos o mundo físico e interagimos com ele através de dispositivos inteligentes. O Edge AI move recursos inteligentes do centro da rede para dispositivos na sua periferia, confiando nestes pontos finais para análise local de dados, decisão e resposta em tempo real. Graças aos recentes avanços em tecnologias de semicondutores integrados com eficiência energética, a tecnologia Edge AI é agora uma oferta viável, embora necessite de novas arquiteturas distribuídas e novos conceitos de design. A aproximação das decisões para a periferia permite uma resposta mais rápida e mais confiável aos sistemas, e a redução dos requisitos de largura de banda da rede ajuda a justificar o investimento em engenharia necessário para este novo paradigma. Além disso, a descentralização abre portas para inúmeras aplicações em várias áreas, como saúde e automação industrial, cuidados pessoais e cirurgia prévia. Na melhor tradição da engenharia de sistemas, a primeira etapa deste processo de transição inclui a compreensão do campo de aplicação para a implantação do AI fronteiriço. A Federated arning (FL) tornou-se um método promissor que permite manter a privacidade durante o desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática (ML) em periféricos de baixo consumo de energia. FL é uma abordagem distribuída que permite aprender com dados de vários participantes sem comprometer a privacidade, já que os dados do usuário nunca são compartilhados diretamente com outros. Atualmente, FL é aplicado na classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento de voz. O livro enfatiza a necessidade de explorar e compreender o processo de evolução da tecnologia, e enfatiza a importância de criar um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Este paradigma é essencial para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num estado em guerra.

, insieme ad altre FL, viene ora utilizzato per rilevare gli oggetti di classificazione delle immagini e il riconoscimento vocale. Il libro Advancing Edge Artist Intelligence System Contests esamina l'intersezione tra intelligenza artificiale (IA), Internet delle cose (IoT) e edge Computing, che ha portato alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale periferica. Questa rivoluzione promette di ridefinire il modo in cui percepiamo e interagiamo con il mondo fisico attraverso i dispositivi intelligenti. Edge AI sposta le risorse intelligenti dal centro della rete alle periferiche della periferica, affidando a queste finestre l'analisi locale dei dati, le decisioni e la risposta in tempo reale. Grazie ai recenti progressi compiuti nel settore delle tecnologie a semiconduttori integrati ad elevate prestazioni energetiche, Edge AI è ora un'offerta sostenibile, anche se richiede nuove architetture distribuite e nuovi concetti di progettazione. L'avvicinamento delle decisioni alla periferia consente di accelerare la risposta e migliorare l'affidabilità dei sistemi, mentre la riduzione dei requisiti di larghezza di banda della rete consente di giustificare gli investimenti di progettazione necessari per questo nuovo paradigma. Inoltre, la decentralizzazione apre le porte a numerose applicazioni in diversi settori, come l'assistenza sanitaria e l'automazione industriale, l'assistenza personale e la chirurgia predittiva. Nella migliore tradizione di ingegneria di sistema, la prima fase di questo processo di transizione comprende la comprensione del campo di applicazione per l'implementazione di AI di confine. Federated arning (FL) è un metodo promettente che consente di mantenere la privacy durante lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico (ML) su periferiche a basso consumo energetico. FL è un approccio distribuito che consente di imparare dai dati di più membri senza compromettere la privacy, poiché i dati utente non vengono mai condivisi direttamente con altri. La FL viene attualmente applicata nella classificazione delle immagini, nel rilevamento degli oggetti e nel riconoscimento vocale. Il libro sottolinea la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia, e sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Questo paradigma è essenziale per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra.

wird nun zusammen mit anderen FLs zur Erkennung von Bildklassifizierungs- und Spracherkennungsobjekten eingesetzt. Das Buch „Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts“ untersucht die Schnittstelle von künstlicher Intelligenz (KI), Internet der Dinge (IoT) und Edge Computing, die die KI-Revolution an der Peripherie auslöste. Diese Revolution verspricht, die Art und Weise, wie wir die physische Welt wahrnehmen und mit ihr durch intelligente Geräte interagieren, neu zu definieren. Edge AI verschiebt intelligente Ressourcen von der Mitte des Netzwerks zu den Geräten an der Peripherie und vertraut diesen Endpunkten mit lokaler Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Echtzeit-Antworten. Dank den neulichen Errungenschaften auf dem Gebiet energoeffektiwnych der hochproduktiven eingebauten Halbleitertechnologien, ist die Technologie Edge AI ein lebensfähiger Vorschlag zur Zeit, obwohl neu verteilt architektur und der neuen Konzeptionen der Projektierung fordert. Die Annäherung der Entscheidungsfindung an die Peripherie ermöglicht eine schnellere Reaktion und eine höhere Zuverlässigkeit der Systeme, und die Verringerung der Anforderungen an die Netzwerkbandbreite hilft, die für dieses neue Paradigma erforderlichen Investitionen in das Design zu rechtfertigen. Darüber hinaus öffnet die Dezentralisierung die Tür für zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen und industrielle Automatisierung, persönliche Betreuung und prädiktive Chirurgie. In der besten Tradition des Systems Engineering umfasst die erste Phase dieses Übergangsprozesses das Verständnis des Anwendungsbereichs für den Einsatz von Border AI. Federated arning (FL) hat sich zu einer vielversprechenden Methode entwickelt, die es ermöglicht, die Vertraulichkeit bei der Entwicklung von Machine arning (ML) -Modellen auf Low-Power-Peripheriegeräten zu wahren. FL ist ein verteilter Ansatz, mit dem e aus Daten lernen können, die mehreren Teilnehmern gehören, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen, da Benutzerdaten niemals direkt mit anderen geteilt werden. FL wird derzeit in der Bildklassifizierung, Objekterkennung und Spracherkennung angewendet. Das Buch betont die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu studieren und zu verstehen, und betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Dieses Paradigma ist notwendig für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat.

wraz z innymi FL jest teraz używany do wykrywania klasyfikacji obrazu i obiektów rozpoznawania mowy. Książka „Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts” bada skrzyżowanie sztucznej inteligencji (AI), Internetu Rzeczy (IoT) i edge Computing, która zapoczątkowała rewolucję AI na peryferiach. Ta rewolucja obiecuje przedefiniować sposób postrzegania i współdziałania ze światem fizycznym poprzez inteligentne urządzenia. Edge AI przenosi inteligencję z centrum sieci do urządzeń na krawędzi sieci, ufając tym punktom końcowym, aby analizować dane lokalnie, podejmować decyzje i dostarczać odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Dzięki najnowszym postępom w zakresie energooszczędnych, wysokowydajnych technologii półprzewodnikowych, technologia Edge AI jest obecnie opłacalną ofertą, choć wymaga nowych rozproszonych architektur i nowych koncepcji projektowych. Zbliżenie procesu decyzyjnego do peryferii pozwala na szybszą reakcję i poprawę niezawodności systemu, a zmniejszenie wymogów dotyczących przepustowości sieci pomaga uzasadnić inwestycje projektowe wymagane dla tego nowego paradygmatu. Ponadto decentralizacja otwiera drzwi do wielu zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna i automatyka przemysłowa, opieka osobista i chirurgia predykcyjna. W najlepszych tradycjach inżynierii systemów, pierwszy etap tego procesu przejściowego polega na zrozumieniu aplikacji na krawędzi wdrożenia AI. Federated arning (FL) stał się obiecującą metodą, która pozwala na prywatność w rozwoju modeli uczenia maszynowego (ML) na peryferiach o niskiej mocy. FL to rozproszone podejście, które pozwala na uczenie się od danych należących do wielu uczestników bez naruszania prywatności, ponieważ dane użytkowników nigdy nie są udostępniane bezpośrednio innym. Obecnie FL jest używany w klasyfikacji obrazu, wykrywaniu obiektów i rozpoznawaniu mowy. Książka podkreśla potrzebę studiowania i zrozumienia procesu ewolucji technologii, podkreśla znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Paradygmat ten jest niezbędny do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym.

יחד עם FLs אחרים משמשים כיום לגילוי סיווג תמונה ואובייקטים לזיהוי דיבור. הספר Advancing Edge Artifical Intelligence System Contexts חוקר את הצטלבות הבינה המלאכותית (AI), האינטרנט של דברים (IoT) ומחשוב קצה, שהחלה את מהפכת הבינה המלאכותית בפריפריה. מהפכה זו מבטיחה להגדיר מחדש כיצד אנו תופסים ומתקשרים עם העולם הפיזי באמצעות מכשירים תבוניים. Edge AI מעביר אינטליגנציה ממרכז הרשת למכשירים בקצה הרשת, בוטח בנקודות קצה אלה כדי לנתח נתונים באופן מקומי, לקבל החלטות, ולספק תגובות בזמן אמת. עם ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיות מוליכים למחצה חסכוניות, טכנולוגיית Edge AI היא הנפקה בת קיימא, למרות שהיא דורשת ארכיטקטורה מבוזרת חדשה ומושגי עיצוב חדשים. קבלת החלטות קרובה יותר לפריפריה מאפשרת תגובה מהירה יותר ואמינות מערכת משופרת, והפחתת דרישות רוחב פס ברשת מסייעת להצדיק את ההשקעה העיצובית הנדרשת לפרדיגמה חדשה זו. בנוסף, הביזור פותח את הדלת ליישומים רבים בתחומים שונים כגון בריאות ואוטומציה תעשייתית, טיפול אישי וניתוחי חיזוי. במסורות הטובות ביותר של הנדסת מערכות, השלב הראשון של תהליך מעבר זה כרוך בהבנת היישום של פריסת אל קצה. Federated arning (FL) הפכה לשיטה מבטיחה המאפשרת פרטיות בפיתוח מודלים של למידת מכונה (ML) על היקפי כוח נמוכים. FL היא גישה מבוזרת המאפשרת למידה ממידע השייך למספר משתתפים מבלי להתפשר על פרטיות, כיוון שנתוני המשתמש מעולם לא חולקים ישירות עם אחרים. כיום משתמשים ב-FL בסיווג תמונה, זיהוי אובייקטים וזיהוי דיבור. הספר מדגיש את הצורך לחקור ולהבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית, ומדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. הפרדיגמה הזו הכרחית להישרדות האנושות ולאיחוד של אנשים במדינה לוחמת.''

ile birlikte diğer FLs şimdi görüntü sınıflandırma ve konuşma tanıma nesneleri tespit etmek için kullanılır. "Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts" kitabı, yapay zeka (AI), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve yapay zeka devrimini çevrede başlatan edge Computing'in kesişimini araştırıyor. Bu devrim, akıllı cihazlar aracılığıyla fiziksel dünyayı nasıl algıladığımızı ve etkileşimde bulunduğumuzu yeniden tanımlamayı vaat ediyor. Edge AI, zekayı ağın merkezinden ağın kenarındaki cihazlara taşır, bu uç noktalara verileri yerel olarak analiz etmek, karar vermek ve gerçek zamanlı yanıtlar sağlamak için güvenir. Enerji verimli, yüksek performanslı gömülü yarı iletken teknolojilerindeki son gelişmelerle Edge AI teknolojisi, yeni dağıtılmış mimariler ve yeni tasarım konseptleri gerektirmesine rağmen, artık uygulanabilir bir tekliftir. Karar vermeyi çevreye yaklaştırmak, daha hızlı yanıt ve gelişmiş sistem güvenilirliği sağlar ve ağ bant genişliği gereksinimlerini azaltmak, bu yeni paradigma için gereken tasarım yatırımını haklı çıkarmaya yardımcı olur. Buna ek olarak, ademi merkeziyetçilik, sağlık ve endüstriyel otomasyon, kişisel bakım ve öngörücü cerrahi gibi çeşitli alanlarda çok sayıda uygulamaya kapı açmaktadır. stem mühendisliğinin en iyi geleneklerinde, bu geçiş sürecinin ilk aşaması, uç AI dağıtımı için uygulamayı anlamayı içerir. Federated arning (FL), düşük güçlü çevre birimlerinde makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesinde gizlilik sağlayan umut verici bir yöntem haline geldi. FL, gizlilikten ödün vermeden birden fazla katılımcıya ait verilerden öğrenmeyi sağlayan dağıtılmış bir yaklaşımdır, çünkü kullanıcı verileri asla doğrudan başkalarıyla paylaşılmaz. Şu anda, FL görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve konuşma tanımada kullanılmaktadır. Kitap, teknoloji evrimi sürecini inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamakta, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Bu paradigma, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için gereklidir.

다른 FL과 함께 이제 이미지 분류 및 음성 인식 객체를 감지하는 데 사용됩니다. "Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts" 책은 인공 지능 (AI), 사물 인터넷 (IoT) 및 엣지 컴퓨팅의 교차점을 탐색하여 주변에서 AI 혁명을 시작했습니다. 이 혁명은 지능형 장치를 통해 물리적 세계를 인식하고 상호 작용하는 방법을 재정의 할 것을 약속합니다 Edge AI는 네트워크 중심에서 네트워크 가장자리의 장치로 인텔리전스를 이동하여 이러한 엔드 포인트를 신뢰하여 데이터를 로컬로 분석하고 의사 결정하며 실시간 응답을 제공합니다. 최근 에너지 효율적인 고성능 임베디드 반도체 기술이 발전함에 따라 Edge AI 기술은 이제 새로운 분산 아키텍처와 새로운 설계 개념이 필요하지만 실행 가능한 제품입니다. 의사 결정을 주변 환경에 더 가깝게 가져 오면보다 빠른 응답과 개선 된 시스템 안정성이 가능하며 네트워크 대역폭 요구 사항을 줄이면이 새로운 패러다임에 필요한 설계 투자를 정당화 할 수 또한 분권화는 의료 및 산업 자동화, 개인 관리 및 예측 수술과 같은 다양한 분야의 수많은 응용 분야의 문을 열어줍니다. 시스템 엔지니어링의 최고의 전통에서이 전환 프로세스의 첫 단계는 엣지 AI 배포 응용 프로그램을 이해하는 것입니다. FL (Federated arning) 은 저전력 주변 장치에서 ML (machine arning) 모델 개발에 프라이버시를 허용하는 유망한 방법이되었습니다. FL은 사용자 데이터가 다른 사람과 직접 공유되지 않기 때문에 개인 정보를 손상시키지 않고 여러 참가자의 데이터를 학습 할 수있는 분산 된 접근 방식입 현재 FL은 이미지 분류, 객체 감지 및 음성 인식에 사용됩니다. 이 책은 기술 진화 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성을 강조하고 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 이 패러다임은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 필요합니다.

他のFLと共に、画像分類および音声認識オブジェクトの検出に使用されるようになりました。「Advancing Edge Artificial Intelligence System Contexts」は、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、エッジコンピューティングの交差点を探求し、周辺でAI革命を起こしました。この革命は、インテリジェントなデバイスを通じて、私たちが物理的な世界をどのように認識し、相互作用するかを再定義することを約束します。エッジAIは、ネットワークの中心からネットワークの端にあるデバイスにインテリジェンスを移動させ、これらのエンドポイントを信頼してデータをローカルに分析し、意思決定を行い、リアルタイムの応答を提供します。近、エネルギー効率に優れた高性能な組込み半導体技術の進歩により、エッジAI技術は、新しい分散アーキテクチャと新しい設計コンセプトを必要とするにもかかわらず、実行可能な製品となっています。意思決定を周辺機器に近づけることで、応答の高速化とシステムの信頼性の向上が可能になり、ネットワーク帯域幅の要件を削減することで、この新しいパラダイムに必要な設計投資を正当化することができます。さらに、地方分権化は、医療や産業オートメーション、パーソナルケア、予測手術など、さまざまな分野で多くのアプリケーションへの扉を開きます。システムエンジニアリングの最良の伝統において、この移行プロセスの最初の段階は、エッジAI展開のためのアプリケーションを理解することです。FL （Federated arning）は、低消費電力の周辺機器における機械学習（ML）モデルの開発におけるプライバシーを可能にする有望な方法となっています。FLは、ユーザーデータが他者と直接共有されることはないため、プライバシーを損なうことなく、複数の参加者に属するデータから学習できる分散型アプローチです。現在、FLは画像分類、物体検出、音声認識に使用されています。この本は、技術進化の過程を研究し理解する必要性を強調し、現代の知識の発展の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調しています。このパラダイムは、人類の存続と戦争状態における人々の統一のために必要である。