先看训练实例，建议把成本拆成四层：算力本体、配套资源、调度效率、采购方式。算力本体是GPU型号与显存容量；配套资源是CPU、内存、本地盘和高性能存储吞吐
阅读全文这背后最明显的变化，是评价标准变了。以前看模型准确率，现在还要看维护成本、上线周期、跨工厂迁移效率，以及出问题后能不能快速回滚。也就是说，算法路线图从“
查看详情需求书的第一要点是把“目标”和“受众”写成可验证的表达。建议用场景描述：面向谁（市民、企业、来访人员、内部员工等）、在什么渠道触达（政务号、户外屏、办事
查看详情这也解释了为什么采购标准在收敛到三件事：延迟、稳定性、兼容性。延迟决定的是“能不能实时用”，不是简单的毫秒数字好看，而是从采集、推理到执行的整条链路是否
查看详情过去常见的做法是“像素越高越好、帧率越快越好”。现在项目更强调整体链路：被测物体多大、最小缺陷多小、产线速度多快、相机能装多远、现场光线稳定不稳定、有没
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