ChatGPT技术：边缘计算与移动部署考量

近些年来，云计算与移动云计算迅速发展，随之而来出现的问题是由于智能终端的数量和处理器计算能力的增加，越来越多的计算密集型应用被卸载到云端，这样就给核心网络造成很大的负载，从而不能满足那些对延迟敏感的应

车联网概念引申自物联网（InternetofThings），根据行业背景不同，对车联网的定义也不尽相同。传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆

边缘计算并非一个全新的技术概念，其发展历程和技术积累已经有一段时间。近期，资本市场对边缘计算的热情高涨，相关股票价格出现过热迹象。投资者应理性看待市场波动，警惕短期投资风险，关注边缘计算技术的长期价值

基于移动边缘计算的QoE众测系统研究与实现，文壮，寿国础，用户体验质量(QualityofExperience,QoE)受到广泛关注，成为决定移动互联网业务应用成败的关键因素。为了解决QoE评测中遇到

在传统的移动云计算（MCC）中，由移动用户（MU）生成的数据流被上载到远程云，以通过Internet进行其他处理。 但是，由于WAN距离长，会导致较高的端到端延迟。 为了最大程度地减少移动用户（MU）

识别技术边缘

微软正在通过部署ChatGPT人工智能技术争夺搜索市场的份额，从而挑战目前的行业主导者谷歌的地位。根据分析公司Similarweb的数据，在微软将OpenAI的AI聊天技术整合到搜索引擎必应（Bing

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边缘计算作为算力优化的最重要的技术，不仅能满足未来AI技术在应用场景的延伸、算力分布化部署等方面需求，同时也是5G网络、物联网网络发展的重要方向。

因为有了物联网的概念，也就是各种智能设备和传感器等都接入到联网的业务模式，因此这些接入的终端也会产生海量的数据。传统的网络都是各个终端发送数据到中心服务器，服务器处理完再返回结果给终端，而边缘计算能够