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OpenCensus、Prometheus、Fluntd等都会有非常好的兼容性，可以方便大家无缝迁移到OpenTelemetry方案上。

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而OpenTelemetry只是定义了可观察的前半部分，后面还有非常多的复杂工作需要我们去实现，任重道远。

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人工智能、深度学习浪潮直观的反映出行业往深度智能阶段发展的趋势走向，这并非偶然现象

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在特定的环境下有良好的性能，但是一旦环境等因素发生变化，传统的智能分析算法在应用上的性能就会降低。

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而这个需求的实现，需要智能的前端摄像机，通过实时分析视频内容，检测运动对象

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AI视频监控系统的海量数据会占据很大带宽容量，如果与客户的其他业务共用网络通道，

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集中式云资源通常用于训练深度学习推理模型，因为开发精确模型需要大量数据和计算。

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，该技术可以处理大数据集以构建更智能的算法，从而快速，大规模地获得最大的准确性。

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边缘AI芯片组中受支持的神经网络架构的类型是有限的，并且通常比在云中可以实现的功能落后几个月。解决这些局限性的一种有用方法是使用编译器工具链和堆栈，例如Apache TVM，它们有助于将模型从一个平台移植到另一个平台。

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。但是，它还需要在培训期间以及预处理和后期处理中进行一些手工操作。