安全用ゲートウェイ RMG/941

IoTVPNLinux

RMG/941は、その応用分野を非常に多彩にするソフトウェアを備えている。 VPNアクセス、あらゆる種類のIoTアプリケーション、好きな場所からの高セキュリティ・ソフトウェア・アップデート、複雑な組み込み機械学習エッジ・アプリケーションまで適している。 また、組み込みLinuxシステム・ソフトウェアにより、追加ソフトウェアのインストールも可能です。 ハイライト LTEまたはNB-IoTモデム搭載 自由にプログラム可能 豊富な機械学習コンポーネント Node-REDによるデータフロープログラミング アプリによる機能拡張 ユーザーストーリーeML 私たちは、ドライブエレメントの状態監視に低コストの3軸加速度センサーを使用しています。状態検出のためのリアルタイムデータ解析は、機械学習によってのみ十分な精度で機能します。 組込み機械学習 機械学習（ML）ベースの状態監視アプリケーションのワークフローは、2つのフェーズから構成されます。学習フェーズでは、まず特徴ベクトルを持つ履歴データが、特定のアプリケーションに属するセンサーからテキストファイル（CSVファイル）で収集され、次に適切なMLアルゴリズムをモデル化するために使用されます。 スキーマ埋め込み機械学習 ズーム画像 続く推論フェーズでは、リアルタイムのセンサーデータを含む単一の特徴ベクトルが、教師あり学習によって数学モデルを用いて分析され、それぞれの動作状態が分類されます。 RMG/941は、ニューラルネットワークまでの様々なML関数を提供する多数のデータサイエンスライブラリを備えたPython3ランタイム環境で提供されます。 また、PyDSlogはデータ取得のための設定済みソフトウェアであり、モデル化のための特徴ベクトルを簡単に生成するために使用することができます。