华智融智能POS机客服电话是什么？

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与此同时，传统OTDR、温度、应变和声学监测现已可在单根光纤纤芯内同步实现，支持暗光纤和在用光纤链路，在简化部署的同时扩展了洞察维度。

与边缘AI/ML深度融合

随着AI时代到来，引入AI赋能光网络测试，VIAVI已经做了大量探索。在DAS领域，AI的价值十分突出：DAS广泛部署和性能增强，使得所生成的数据量和丰富度急剧增加，而充分挖掘这些数据的价值需要高级分析能力，尤其是AI/ML（人工智能与机器学习）技术。

Douglas Clague谈到，基于相位的DAS系统正越来越多地应用AI/ML技术，通常采用集中式AI/ML模型。尽管这种方式能够获取更深层的洞察，但需要将原始DAS数据回传，对网络容量、时延、可用性等提出了更高要求，且本质上属于后处理模式，可能导致事件识别和告警生成存在延迟，同时也会延长系统调优和开通时间。

“VIAVI认为，在网络边缘直接部署AI/ML更具优势。借助板载GPU处理和嵌入式模型实时运行，提升系统自主性并降低延迟。VIAVI的模型以数十年的历史数据为训练基础，无需依赖集中式处理或人工干预，即可实现自动化事件检测、分类与跟踪。”Douglas Clague表示，将AI/ML部署在网络边缘还能减少数据传输需求、降低连接限制，并将系统开通时间最多缩短50%，AI模型可通过私有云或VIAVI托管云生态系统，进行自动更新与持续优化。

基于真相位DAS与边缘AI/ML的深度融合，VIAVI DAS解决方案实现性能再度跃升，包括在背景噪声中更出色的事件检测能力、对近距离多事件的改进辨别能力、更精确的事件分类与标注、更快速的告警生成与响应速度、更高的位置精度与可靠的运动目标跟踪、自动适应季节性和环境变化，以及更低的误报率、更低的运营开销和更高的出警成功率等。