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AWS Localization

Author: AWS Localization

如何使用 AWS IoT Greengrass 在边缘安装面部识别模型 | AWS 上的物联网

您可能已经了解如何使用 AWS IoT Core 和 AWS IoT Greengrass 进行远程设备通信和控制。通过 AWS IoT Greengrass 机器学习 (ML) 推理，您可以在本地设备上运行机器学习模型，而且不会出现任何传输延迟。在这篇博文中，我将向您展示如何在 Raspberry Pi 上使用 AWS IoT Greengrass ML 推理来执行本地面部识别，以满足家庭监控需求。

利用 AWS IoT Device Management 服务轻松部署设备组 | AWS 上的物联网

为了解决预配置和管理互连事物的复杂难题，制造商需要设法简化各类任务并实现自动化，例如预配置设备标识，并将这些标识提供给安全且可重复的方式制造的设备。AWS IoT Device Management 服务提供了一项批量预配置互连事物的新功能，为这项艰巨任务提供了有力支持。

将 AWS IoT Greengrass 作为 Snap 部署到边缘设备 | AWS 上的物联网

Canonical和 AWS 合作以 Snap 的方式推出了 AWS IoT Greengrass，这是一种容器化的软件包，可以在各种 Linux 发行版上运行。AWS IoT Greengrass 与 Ubuntu Core 的结合，让物联网开发人员能够快速将安全设备从开发环境部署到生产环境。AWS IoT Greengrass Snap 可通过 Snapcraft 获取，由 AWS IoT Greengrass 团队负责维护和发布。

边缘机器学习：借助 AWS IoT Greengrass 使用和重新训练图像分类模型（第 2 部分） | AWS 上的物联网

在本文的第 1 部分，我们为回收利用设施的分类机创建了一个图像分类模型，用来识别四种饮料容器。我们使用新的 AWS IoT Greengrass Image Classification 连接器来将其部署到我们的 AWS IoT Greengrass Core 设备上。借助在今年 re:Invent 大会上发布的 AWS IoT Greengrass 连接器，IoT Greengrass Core 设备无需编写代码即可连接到第三方应用程序、本地软件和 AWS 服务。

使用 KEPServerEX 将不同的工业设备和应用程序从工厂车间连接到 AWS | AWS 上的物联网

在管理工业物联网 (IIoT) 数据时，收集这些数据并将其发送到云进行处理和高级分析（例如，预测质量或设备故障）可能具有挑战性。制造车间可能有许多不同的设备，每个设备都有自己的协议。
在这篇博文中，我们将讨论客户如何通过在边缘使用 KepServerEX 进行工业协议转换来解决工业协议挑战、将 AWS IoT Greengrass 用于边缘处理以及使用 AWS IoT 将数据摄取到 AWS。

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