एज कम्प्यूटिंग टर्मिनल बिना संवेदन के वास्तविक समय में मल्टीमॉडल डेटा एकत्र करते हैं

एज कम्प्यूटिंग टर्मिनल बिना संवेदन के वास्तविक समय में मल्टीमॉडल डेटा एकत्र करते हैं

शैक्षिक सूचना 2.0 को गहरा करने के साथ, कक्षा शिक्षण डेटा का संग्रह और विश्लेषण स्मार्ट शिक्षा में एक महत्वपूर्ण लिंक बन गया है। हाल ही में, एज कंप्यूटिंग पावर टर्मिनलों पर आधारित रियल-टाइम सेंसरलेस अधिग्रहण तकनीक शिक्षा प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में एक गर्म विषय बन गई है। यह लेख इस तकनीक के आवेदन परिदृश्यों, डेटा मूल्य और भविष्य के रुझानों का पता लगाने के लिए पिछले 10 दिनों के लिए पूरे नेटवर्क की गर्म सामग्री को संयोजित करेगा।

1। तकनीकी पृष्ठभूमि और मुख्य लाभ

स्थानीय परिनियोजन के माध्यम से, एज कंप्यूटिंग टर्मिनल वास्तविक समय में कक्षा में मल्टीमॉडल डेटा (जैसे आवाज, वीडियो, पाठ, व्यवहार क्रिया) को संसाधित कर सकते हैं, क्लाउड ट्रांसमिशन की देरी और गोपनीयता जोखिमों से बच सकते हैं। इसके मुख्य लाभ इस प्रकार हैं:

2। मल्टीमॉडल डेटा अधिग्रहण आयाम

एक शिक्षा प्रौद्योगिकी कंपनी द्वारा जारी नवीनतम कक्षा निगरानी रिपोर्ट के अनुसार, एज टर्मिनल निम्नलिखित 6 प्रकार के कोर डेटा की संरचना कर सकते हैं:

Iii। उद्योग अनुप्रयोग मामले

हाल ही में स्मार्ट क्लासरूम पायलट प्रोजेक्ट में एक निश्चित प्रांतीय शिक्षा विभाग द्वारा किया गया, एज टर्मिनल परिनियोजन के बाद महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त किए गए हैं:

4। तकनीकी चुनौतियां और विकास रुझान

यद्यपि एज कंप्यूटिंग पावर टर्मिनल काफी क्षमता दिखाते हैं, फिर भी वे तीन प्रमुख चुनौतियों का सामना करते हैं: 1) मल्टीमॉडल डेटा फ्यूजन एल्गोरिथ्म का अनुकूलन; 2) टर्मिनल उपकरण धीरज; 3) विभिन्न शिक्षण परिदृश्यों की अनुकूलन क्षमता। उद्योग के विशेषज्ञों का अनुमान है कि अगले दो वर्षों में क्षेत्र में निम्नलिखित विकास रुझान दिखाए जाएंगे:

1।एआई चिप्स का अनुकूलन: विशेष रूप से शैक्षिक परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन किए गए एनपीयू चिप्स को बड़े पैमाने पर उत्पादित किया जाएगा
2।5 जी एज सहयोग: पदानुक्रमित डेटा प्रोसेसिंग को महसूस करने के लिए 5 जी नेटवर्क स्लाइसिंग का उपयोग करें
3।डिजिटल ट्विन अनुप्रयोग: शिक्षण रणनीति सिमुलेशन के लिए एक आभासी कक्षा का निर्माण करें

5। सारांश

एज कंप्यूटिंग पावर टर्मिनल कक्षा शिक्षण के डिजिटल परिवर्तन के लिए नए तकनीकी पथ प्रदान करते हैं। वास्तविक समय सेंसिंग-मुक्त मल्टीमॉडल डेटा के माध्यम से, यह न केवल सटीक शिक्षण मूल्यांकन का एहसास कर सकता है, बल्कि व्यक्तिगत सीखने के लिए एक डेटा फाउंडेशन भी प्रदान करता है। "नई शिक्षा बुनियादी ढांचा" नीति के कार्यान्वयन के साथ, इस तकनीक को 2024 में बड़े पैमाने पर अनुप्रयोगों में विस्फोट की अवधि में प्रवेश करने की उम्मीद है।