Мосток для обеспечения безопасности RMG/941

IoTVPNLinux

RMG/941 имеет программное обеспечение, которое делает область его применения очень разнообразной. Оно подходит для VPN-доступа, IoT-приложений всех видов, обновления программного обеспечения с высоким уровнем безопасности из любого места, вплоть до сложных встроенных приложений машинного обучения. Кроме того, встроенное системное ПО Linux делает возможной установку дополнительного программного обеспечения. Основные характеристики С LTE- или NB-IoT-модемом Свободно программируемый Обширные компоненты машинного обучения Программирование потоков данных с помощью Node-RED Функциональные улучшения через приложение История пользователя eML Мы используем недорогие трехосные датчики ускорения для мониторинга состояния наших приводных элементов. Анализ данных в реальном времени для определения состояния может быть достаточно точным только с помощью машинного обучения. встроенное машинное обучение Рабочий процесс приложения для мониторинга состояния на основе машинного обучения (ML) состоит из двух этапов. На этапе обучения сначала собираются исторические данные с векторами признаков от датчиков, относящихся к конкретному приложению, в текстовый файл (CSV-файл), а затем используются для моделирования подходящего алгоритма ML. Схема встроенного машинного обучения Увеличить изображение В последующей фазе вывода один вектор признаков с данными датчиков в реальном времени анализируется с помощью математической модели посредством контролируемого обучения и классифицируется соответствующее рабочее состояние. В комплект поставки RMG/941 входит среда выполнения Python3 с многочисленными библиотеками Data Science, предлагающими различные функции машинного обучения вплоть до нейронных сетей. PyDSlog также является предварительно настроенным программным обеспечением для сбора данных, с помощью которого можно легко генерировать векторы признаков для моделирования.