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通過毫米波傳感器在邊緣進行智能處理可以減少發送到中央服務器的數據量，增加傳感器本身的決策量。
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物聯網（IoT）推動建筑和家庭系統中更多設備和傳感器連接網絡：根據Gartner的估計，在2017年物聯網覆蓋的設備數量已達80億。
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但隨著連接到云的傳感器數量日益增加，對網絡帶寬、遠程存儲和數據處理的系統要求也迅速提高。邊緣處的智能處理可以減少發送到中央服務器的數據量，增加傳感器本身的決策量。這可以在提升系統可靠性的同時，減少決策延遲和網絡成本；如果服務器關閉，您最不愿意看到的就是傳感器無法檢測物體和做出決策！
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邊緣智能和連接
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毫米波（mmWave）傳感器以兩種方式實現邊緣智能。首先，毫米波可提供距離、速度和角度等獨特的數據信息，同時具有反射不同目標的能力，這使傳感器能夠檢測探測范圍內不同物體的特定特征。例如，速度數據可使傳感器看到微多普勒效應 - 來自微小運動的調制效應 - 其包含目標對象的典型特征…
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