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摘要
本发明公开了一种面向云边端的智能结构化数据方法、系统和介质,包括下述步骤：对智能终端计算任务进行特征提取,所述特征包括：计算任务的可并行性、计算任务的依赖性、计算与任务判断分支的比值、边缘节点当前的网络传输能力以及计算任务的数据类型与当前边缘节点的异构计算资源的适应度；设计hyper-neat网络g,hyper-neat网络g定期训练于边缘节点,运行于智能终端；边缘节点向云端传输数据、日志、优质的hyper-neat网络RNA的种子；云端对从智能终端产生的非结构化数据进行分析、建立、补齐知识体系。本发明能够对智能终端收集到非结构化数据进行结构化,让边缘服务器的异构计算充分发挥其计算特点,加快计算速度。
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