تعمل تحليلات كاميرات المراقبة بالذكاء الاصطناعي في أحد ثلاثة أماكن: داخل الكاميرا نفسها (التحليل على الحافة أو Edge)، أو في جهاز تسجيل ذكي أو جهاز مخصّص، أو على خادم بمعالجات CPU أو GPU. ويعتمد الدليل الوطني لأنظمة المراقبة المرئية لعام 2026 في الإمارات الخيارات الثلاثة، والاختيار بينها يتبع عدد الكاميرات والتحليلات المطلوبة ومن يتصرّف بناءً على التنبيهات.
هذا الاختيار يحدّد ما يعبر الشبكة، وما تدفعه باستمرار، وحجم الضبط الذي تحتاجه التنبيهات قبل أن يثق بها أحد. ويعتمد هذا المقال على الوثائق المنشورة حتى أكتوبر 2026، أما الكاميرات والتخزين والموافقات فيشرحها دليلنا لأنظمة كاميرات المراقبة للشركات في الإمارات.
ما هي تحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي في كاميرات المراقبة؟
برمجيات تراقب الفيديو بدلاً من أن يراقب المشغّل كل شاشة، وترسل تنبيهاتها عادة إلى نظام إدارة الفيديو (VMS). ويعرّف الدليل الوطني لأنظمة المراقبة المرئية (الإصدار الثالث، 2026، الصادر عن مركز المتابعة والتحكم) «نظام تحاليل الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي» بأنه خوارزميات برمجية تحلّل محتوى فيديو المراقبة تلقائياً لاكتشاف أحداث محددة مسبقاً، أو التعرف على الكائنات أو السلوكيات، وإصدار التنبيهات أو توفير معلومات تشغيلية في الوقت الفعلي.
والفرق بينها وبين كشف الحركة البسيط القائم على تغيّر الصورة هو التصنيف: فهي تحدّد ما الذي تحرّك (ويبقى كشف الحركة ضمن خصائص الدليل لغرف التحكم وخزائن النقد والأماكن المحظورة). تصف Hikvision تقنية AcuSense بأنها تعلّم عميق يصنّف الأهداف إلى إنسان ومركبة وغير ذلك، وتصف Dahua منتجات WizSense بأنها تعمل بشريحة ذكاء اصطناعي مستقلة تتعرّف على الأشخاص والمركبات وتستبعد الحيوانات. ويعرّف الدليل أربع عشرة خاصية تحليل، من رصد الوجه إلى رصد العبث بالكاميرا.
أين تعمل تحليلات كاميرات المراقبة بالذكاء الاصطناعي: في الكاميرا أم جهاز التسجيل أم الخادم؟
يسمّي الدليل ثلاثة هياكل معتمدة: كاميرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل مع معالجة مدمجة، وجهاز مدعوم بخاصية الذكاء الاصطناعي، ومنصة قائمة على خادم مركزي (CPU/GPU). ولنظام قارئ لوحات المركبات الآلي (ANPR) قائمة مستقلة بالأشكال الثلاثة نفسها: خادم مركزي يعالج البيانات ضمن شبكة المراقبة فقط، أو جهاز Edge AI مخصّص عند موقع الكاميرا، أو كاميرا ذكية مدمج فيها نظام ANPR.
| في الكاميرا (Edge) | في مسجّل ذكي أو جهاز مخصّص | على خادم (CPU أو GPU) | |
|---|---|---|---|
| ما يعبر الشبكة | الفيديو إلى جهاز التسجيل، مع رسائل أحداث صغيرة | الفيديو إلى الجهاز المخصّص | فيديو كل كاميرا يجري تحليلها إلى الخادم |
| يعمل مع الكاميرات الحالية | لا، فالكاميرا تحتاج شريحة الذكاء الاصطناعي | نعم، إذا كان الجهاز يدعمها | نعم، إذا كانت البرمجيات تدعمها |
| كيف يتوسّع | كل كاميرا ذكية جديدة تضيف تحليلاتها معها | حتى عدد قنوات التحليل في الجهاز | تراخيص إضافية أو معالجات GPU أو خوادم أخرى |
| أمثلة من علامات توفّر UBM منتجاتها | كاميرات Hikvision AcuSense وDahua WizSense | أجهزة NVR من Hikvision AcuSense، وأجهزة NVR وIVSS من Dahua WizMind | Digifort Advanced Analysis of Video وIPXAnalytics |
في الكاميرا (التحليل على الحافة Edge)
تشغّل شريحة الذكاء الاصطناعي في الكاميرا النموذج، وترسل الأحداث مع الفيديو. لا يُضاف أي جهاز إلى خزانة الأجهزة (الراك)، وتبقى المعالجة ضمن ميزانية طاقة الكاميرا عبر PoE (فئاتها في دليلنا لأنظمة التيار الخفيف). أما الحدود فهي أن كل كاميرا تشغّل ما يتيحه برنامجها الثابت فقط، وأن القواعد تُضبط لكل كاميرا على حدة، وأن خلط العلامات التجارية يحتاج تكاملاً مباشراً في نظام إدارة الفيديو أو دعم ONVIF Profile M في الطرفين لإيصال الأحداث.
في جهاز تسجيل ذكي أو جهاز مخصّص
جهاز له معالج ذكاء اصطناعي خاص به يحلّل فيديو كاميرات لا تملك هذه القدرة. تعرض Hikvision أجهزة NVR وDVR من فئة AcuSense، وتضم مجموعة WizMind من Dahua أجهزة NVR وIVSS. ويناسب هذا الخيار منشأة لديها كاميرات قائمة وتحتاج عدداً محدوداً من التحليلات، مع التحقق من عدد القنوات التي يستطيع الجهاز تحليلها في الوقت نفسه.
على خادم تحليلات (CPU أو GPU)
تعمل برمجيات التحليل على خوادم تحدّد مواصفاتها وتملكها. تذكر Digifort أن وحدة Advanced Analysis of Video تحتاج خادماً خاصاً بها يعالج حتى 30 كاميرا، وأن تراخيصها تُباع لكل كاميرا، وأن منتج IPXAnalytics يستخدم الشبكات العصبية لرصد أكثر من 80 نوعاً من الأجسام، منها الأشخاص والمركبات والخوذ والأسلحة. يمنح الخادم أوسع خيارات التحليل، لكنه يجب أن يستقبل فيديو كل كاميرا يحلّلها، ويشرح مقال حين تتحوّل كاميرات المراقبة إلى مسألة شبكة حساب النطاق الترددي.
يفكّ الخادم ترميز كل بث ثم يشغّل النموذج، ومعالجات GPU مصمّمة للمهمتين. فبطاقة L4 من NVIDIA، وهي بطاقة PCIe منخفضة الارتفاع موجّهة للفيديو والذكاء الاصطناعي، قدرتها القصوى 72 W وفيها أربع وحدات لفك ترميز الفيديو (NVDEC). ويعتمد عدد الكاميرات لكل GPU على الدقة ومعدل الإطارات والنموذج والبرمجيات، فاطلب من المورّد حساب المواصفات على قائمة كاميراتك. وتنطبق هنا أسئلة موقع البيانات والمواصفات نفسها التي يطرحها تشغيل الذكاء الاصطناعي على خوادم الشركة الخاصة.
ما يشترطه الدليل الوطني لعام 2026 في تحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي
ينطبق الفصل الخامس من الدليل على كل منشأة ملزمة بتوفير نظام تحاليل الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي:
- أحد الهياكل الثلاثة المعتمدة، ويُستخدم ضمن شبكة نظام المراقبة المرئية فقط دون ربطه بأي شبكة أخرى.
- تُخزَّن تسجيلات الفيديو وبيانات التحليل والبيانات الوصفية محلياً، ويُمنع التخزين السحابي أو الاستضافة الخارجية إلا بموافقة مسبقة من الجهات المعنية.
- تكامل مع نظام المراقبة المرئية وإمكانية الوصول عبر نظام إدارة الفيديو (VMS) أو نظام الإدارة المركزية (CMS)، مع تشخيص حالة النظام وآليات التكرار وفقاً لفئة المنشأة.
- دقة رصد لا تقل عن 90% في الظروف التشغيلية القياسية، وقدرة على الرصد في الإضاءة النهارية والليلية والمنخفضة وبالأشعة تحت الحمراء دون أي انخفاض في الأداء، مع خصائص ضبط مثل درجة الحساسية ومناطق الحجب.
- إشعار فوري بكل حدث يتضمن التاريخ والوقت (متزامناً مع بروتوكول NTP)، واسم الكاميرا وموقعها، ونوع الحدث، ولقطة ثابتة أو مرجعاً لمقطع فيديو.
- الاحتفاظ بتسجيلات الفيديو وبيانات التحليل 30 يوماً على الأقل، مع تشفير AES-256 وبروتوكول TLS 1.2 أو أعلى، والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار، والمصادقة متعددة العوامل للمسؤولين، وسجلات غير قابلة للتعديل.
والنص العربي للدليل هو المعتمد عند أي اختلاف بينه وبين النص الإنجليزي.
ما المنشآت الملزمة بتحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي؟
يجعل جدول الفئات في الدليل هذا النظام إلزامياً للفئات أدناه واختيارياً لبقية الفئات، وللجهات المعنية حق إضافة اشتراطات أو تعديلها. ولا يصبح نظام ANPR إلزامياً إلا إذا كانت للمنشأة مواقف مركبات مخصّصة.
| الفئة | المجموعة | تحاليل الفيديو بالذكاء الاصطناعي | ANPR | مدة التخزين (يوم) |
|---|---|---|---|---|
| المنشآت التعليمية (باستثناء الحضانات) | أ | إلزامي | إلزامي | 90 |
| أماكن الترفيه | أ | إلزامي | إلزامي | 30 |
| ملاعب كرة القدم | أ | إلزامي | إلزامي | 30 |
| المستشفيات الحكومية والخاصة | أ | إلزامي | إلزامي | 30 |
| محطات الوقود ومحطات شحن المركبات الكهربائية | أ | إلزامي | إلزامي | 90 |
| قاعات المعارض؛ سكن العمال | أ | إلزامي | إلزامي | 90 |
| ميادين الرماية | أ | إلزامي | إلزامي | 180 |
| المتاحف؛ أماكن النقل العام | ب | إلزامي | إلزامي | 90 |
| الفنادق والشقق الفندقية؛ مراكز التسوق | ب | إلزامي | إلزامي | 180 |
| البنوك | ب | إلزامي | اختياري | 180 |
أما المباني المخصصة لمواقف المركبات، والبنايات والمجمعات السكنية والبنايات التجارية، فيلزمها نظام ANPR، وتحاليل الفيديو فيها اختيارية. ولنظام ANPR حدوده الخاصة: دقة لا تقل عن 99% في رصد المركبات و98% في التعرف على اللوحات الخليجية، ليلاً ونهاراً.
أي التحليلات يُعتمد عليها، وأيها يحتاج حذراً؟
اسأل: ما الذي يجب أن يستنتجه التحليل؟ الترتيب أدناه قاعدة عملية تتبعها UBM وليس تصنيفاً رسمياً، والمناطق أمثلة مما يذكره الدليل.
| التحليل | ما الذي يقرّره | مناطق يذكرها الدليل |
|---|---|---|
| كشف التسلل (ويقدّم الموردون عبور الخط، ولا يذكره الدليل) | دخول شخص أو مركبة إلى منطقة أو عبور خط | محيط المباني من الخارج |
| عدّ الأشخاص | عدد من مرّوا من نقطة معينة | المداخل الرئيسية |
| رصد وقوف المركبات غير المصرح بها، والقيادة بالاتجاه الخاطئ | توقّف مركبة، أو سيرها عكس الاتجاه المحدد | مناطق نزول الزوار، المواقف، مسارات الصعود والنزول |
| قارئ لوحات المركبات (ANPR) | الحروف والأرقام على اللوحة | مداخل ومخارج المركبات |
| رصد الوجه | وجود وجه في الصورة وموقعه | المداخل الرئيسية |
| كشف التردد أو التسكّع (Loitering)، سلوكيات العنف، السقوط أو الانزلاق، الأجسام الخطرة | ما يفعله الشخص أو ما يحمله | السلالم، مناطق البهو، المسارح والمدرجات، مناطق الطعام |
| التعرف على الوجه | هوية الشخص | غير وارد في قائمة الدليل |
الموقع والعدد أسهل ما يمكن إثباته: جولة اختبار واحدة تبيّن هل تعمل قاعدة «دخل شخص هذه المنطقة». وقراءة اللوحات مهمة محددة، لكنها تعتمد على الزاوية وسرعة الغالق والأشعة تحت الحمراء ليلاً. أما تحليلات السلوك فتعتمد أكثر بكثير على ارتفاع الكاميرا والإضاءة والازدحام، لذا تحتاج فترة ضبط وشخصاً يراجع التنبيهات. وتقول وثائق Digifort الشيء نفسه: التحليلات تحتاج أفراداً مدرّبين، وارتفاعاً وتموضعاً وإضاءة وقواعد مناسبة للكاميرا.
حدّ الدقة البالغ 90% ينطبق «في الظروف التشغيلية القياسية»، فأعد القياس على كاميراتك واحتفظ بالنتائج. ويشترط الدليل لنظام ANPR توثيق معلومات النموذج وإصداره، وسجلات اختبار الدقة، ومنطق التنبيهات، وسجل التغييرات، مع اختبار أي تغيير جوهري واعتماده قبل تطبيقه. احتفظ بالسجلات نفسها لكل تحليل.
رصد الوجه ليس التعرف على الوجه
يطلب الدليل «رصد الوجه» عند المداخل الرئيسية، أي العثور على الوجوه في الفيديو وتحديد مواقعها. أما التعرف على الوجه فيقارن الوجه بوجوه مخزّنة ليحدّد هوية صاحبه، وهو غير وارد في قائمة الدليل، ومختلف في نظر القانون.
يعرّف المرسوم بقانون اتحادي رقم 45 لسنة 2021 بشأن حماية البيانات الشخصية البيانات الحيوية البيومترية بأنها البيانات الشخصية الناتجة عن المعالجة باستخدام تقنية محددة تتعلق بالخصائص الجسدية أو الفسيولوجية أو السلوكية لصاحب البيانات، والتي تسمح بتحديد هويته الفريدة أو تؤكدها، مثل صورة الوجه أو بيانات البصمة، ويدرجها ضمن البيانات الشخصية الحساسة (المادة 1). وتوجب المادة 21 تقييم أثر المعالجة على حماية البيانات الشخصية قبل استخدام تقنيات حديثة قد تشكّل خطراً عالياً على الخصوصية، وتجعل التقييم ضرورياً إذا شملت المعالجة حجماً كبيراً من البيانات الحساسة. وتستثني المادة 2 حالات منها البيانات الحكومية، والشركات في المناطق الحرة التي لديها تشريعات خاصة بحماية البيانات، مثل قانون حماية البيانات في مركز دبي المالي العالمي (القانون رقم 5 لسنة 2020).
والدقة هي التحفّظ الآخر. فقد وجد اختبار أجراه المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتقنية (NIST) عام 2019 على 189 خوارزمية تعرّف على الوجه معظمها تجارية، في تقرير NISTIR 8280، تفاوتاً واسعاً في الدقة بين المطوّرين، ومعدلات مطابقة خاطئة تختلف في أحيان كثيرة بين الفئات السكانية بعامل يتراوح من 10 إلى أكثر من 100 ضعف. فإن طُرح التعرف على الوجه أصلاً، فاطلب استشارة قانونية، وتأكّد من موقف الجهة المعنية، ووثّق تقييم الأثر أولاً. هذا المقال يشرح القانون وليس استشارة قانونية.
البيانات الوصفية وبروتوكولات ONVIF: Profile M وS وT
يوحّد ONVIF Profile M (2021) طريقة إرسال أجهزة التحليل وخدماته للبيانات الوصفية (Metadata) والأحداث إلى أنظمة مثل VMS: تصنيف الأجسام، وبيانات المركبات واللوحات والوجوه والأجسام البشرية، وأحداث العدّ والتعرّف، عبر بث البيانات الوصفية أو خدمة أحداث ONVIF أو بروتوكول MQTT. ووجود Profile M في الطرفين هو الطريق المعياري لكي يرفع تحليل في كاميرا من علامة تجارية إنذاراً في نظام إدارة فيديو من علامة أخرى.
أما الفيديو نفسه، فقد أعلنت منظمة ONVIF في أكتوبر 2025 إنهاء دعم Profile S لأن آليات المصادقة فيه لم تعد متوافقة مع توصيات الأمن السيبراني الحالية، وأوصت بـ Profile T الصادر عام 2018. وتبقى الأنظمة المركّبة على Profile S عاملة، وأدوات اختبار يونيو 2026، الصالحة تسعة أشهر، هي الأخيرة التي تسمح بإعلان التوافق مع Profile S. وما زال الدليل يذكر Profile S مع السماح ببديل بعد موافقة الجهة المعنية، لذا اطلب كاميرات متوافقة مع Profile S وProfile T، ومع Profile M حيث يجب أن تصل أحداث التحليل إلى نظام إدارة الفيديو.
كم تكلف تحليلات كاميرات المراقبة بالذكاء الاصطناعي في التشغيل؟
الأسعار تتغيّر بسرعة لا تسمح بنشرها، لذا نعرض ما تدفع مقابله في كل خيار، بما فيه تكاليف التشغيل التي تغيب كثيراً عن عروض الأسعار.
| التكلفة | في الكاميرا | في مسجّل ذكي أو جهاز مخصّص | على خادم |
|---|---|---|---|
| الأجهزة | كاميرا ذكية لكل مشهد يجري تحليله | الجهاز وجهاز احتياطي | خوادم ومعالجات GPU، مع التكرار حيث يُشترط |
| التراخيص | تحقّق من الوظائف التي تحتاج ترخيصاً | تحقّق من عدد قنوات التحليل | لكل كاميرا أو قناة، ولكل وحدة تحليل |
| الكهرباء والتبريد | ضمن ميزانية PoE لكل كاميرا | جهاز واحد يعمل 24 ساعة يومياً | خوادم تعمل 24 ساعة يومياً، مع التبريد |
| الضبط والسجلات | القواعد والبرنامج الثابت لكل كاميرا | القواعد لكل قناة | مركزياً، لكن كل كاميرا تحتاج اختباراً |
الكهرباء لا تتوقف. يعمل الخادم 8,760 ساعة في السنة، فكل واط من السحب المستمر يعني 8.76 kWh سنوياً:
| السحب المستمر (W) | الطاقة السنوية (kWh) |
|---|---|
| 72 (بطاقة NVIDIA L4 واحدة بقدرتها القصوى) | 631 |
| 250 | 2,190 |
| 500 | 4,380 |
| 1,000 | 8,760 |
اضرب الرقم في تعرفة الكهرباء لديك، وأضف التبريد الذي يزيل الحرارة نفسها. هذه أمثلة حسابية، فخذ الأرقام الفعلية من حاسبة الطاقة لدى المورّد أو من وحدة توزيع طاقة (PDU) بعدّاد. وتضيف المنشآت الخاضعة للتنظيم بنود الدليل: مصدر طاقة احتياطي (UPS) يكفي 30 دقيقة على الأقل لنظام المتابعة والتحكم، و30 يوماً من بيانات التحليل، والتشفير والسجلات. وفي نظام ANPR، عند صدور لوحات جديدة يجب على المصنّع أو مقدّم الخدمة إضافتها وبلوغ دقة تعرّف 98% خلال مدة لا تتجاوز 90 يوماً، ويتحمّل المصنّع أو مقدّم الخدمة تكاليف التطوير وفق النص العربي للدليل، فاحسم ذلك في عقد التوريد.
كيف تتعامل UBM مع ذلك
تصمّم UBM أنظمة كاميرات المراقبة الشبكية (IP) وتركّبها بمنتجات Hikvision وDahua وDigifort، والتحليلات جزء من التصميم نفسه. نبدأ من فئة المنشأة وقائمة التحليلات والمناطق التي يشترطها الدليل، ثم نختار مكان التحليل لكل منطقة: في الكاميرا حيث تكفي شريحتها، وفي جهاز مخصّص حيث تحتاج كاميرات قائمة تحليلات محدودة، وعلى خادم حيث تشترك كاميرات كثيرة أو تحليلات متعددة في نظام إدارة فيديو واحد. وتُحسب مواصفات الخوادم ومعالجات GPU والشبكة والتخزين مع التسجيل، وتبقى بيانات التحليل داخل المنشأة طوال المدة المطلوبة.
تُوجَّه الكاميرات ويُتحقَّق منها في الموقع، ونقدّم تحليلات الرؤية الحاسوبية لحالات الاستخدام الأمنية المعتمدة فقط. وأياً كانت الجهة التي تسلّمك النظام، اطلب اختبار كل قاعدة تحليل بجولة في الموقع وحفظ النتائج مع إصدارات النموذج والبرنامج الثابت، واطلب استشارة قانونية وتأكيداً من الجهة المعنية قبل التفكير في التعرف على الوجه. اطّلع على أعمالنا في كاميرات المراقبة والأمن المادي والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، واحسب مواصفات نموذج لغوي خاص لغرفة الخوادم نفسها عبر محاكي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من UBM، أو تحدّث إلى مهندس من UBM عن قائمة كاميراتك.
أسئلة يطرحها الناس
أين يُشغَّل التحليل بالذكاء الاصطناعي: في الكاميرا أم في جهاز NVR أم على خادم؟
في الكاميرا لتحليلات محدودة على كاميرات جديدة، وفي مسجّل ذكي أو جهاز مخصّص لإضافة تحليلات إلى كاميرات قائمة، وعلى خادم CPU أو GPU لعدد كبير من الكاميرات أو تحليلات متعددة في نظام إدارة فيديو واحد. والدليل الوطني لعام 2026 يعتمد الخيارات الثلاثة.
هل تحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي إلزامية في الإمارات؟
لبعض الفئات في الدليل الوطني لعام 2026، منها المدارس والمستشفيات والفنادق ومراكز التسوق والبنوك والمتاحف والنقل العام ومحطات الوقود وسكن العمال. وهي اختيارية لبقية الفئات. وتأكّد من الجهة المعنية في إمارتك أي دليل ينطبق على منشأتك.
هل يمكن تشغيل تحليلات كاميرات المراقبة على السحابة؟
ليس دون موافقة مسبقة. يشترط الدليل تخزين تسجيلات الأحداث وبيانات التحليل والبيانات الوصفية محلياً، والاستضافة أو التحليل السحابي يحتاجان موافقة الجهات المعنية أولاً.
هل يُسمح بالتعرف على الوجه في كاميرات الشركات في الإمارات؟
يطلب الدليل رصد الوجه لا التعرف عليه. والتعرف على الوجه ينتج بيانات حيوية يعدّها قانون حماية البيانات الشخصية بيانات حساسة، فاطلب استشارة قانونية وتأكّد من الجهة المعنية أولاً.
ما الدقة المطلوبة في تحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي؟
دقة رصد لا تقل عن 90% في الظروف التشغيلية القياسية، ولنظام ANPR دقة لا تقل عن 99% في رصد المركبات و98% في التعرف على اللوحات الخليجية. اختبرها على كاميراتك واحتفظ بالسجلات.
المصادر
- مركز المتابعة والتحكم: الدليل الوطني لأنظمة المراقبة المرئية، الإصدار الثالث، جدول الفئات والفصلان الرابع والخامس، بالعربية والإنجليزية (قسم التشريعات) (MCC، 2026)
- المرسوم بقانون اتحادي رقم 45 لسنة 2021 بشأن حماية البيانات الشخصية، المواد 1 و2 و21 (المنصة الرسمية لحكومة الإمارات، 2021)
- قوانين حماية البيانات (المنصة الرسمية لحكومة الإمارات، 2026)
- NISTIR 8280, Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 3: Demographic Effects (NIST، 2019، بالإنجليزية)
- Profile M وONVIF Releases Profile M for Metadata and Events for Analytics Applications (ONVIF، 2021، بالإنجليزية)
- ONVIF to End Support for Profile S; Recommends Profile T as Replacement (ONVIF، 2025، بالإنجليزية)
- Profile T (ONVIF، 2018، بالإنجليزية)
- Hikvision AcuSense Camera (Hikvision، اطّلعنا عليها في أكتوبر 2026)
- WizSense وWizMind (Dahua Technology، اطّلعنا عليها في أكتوبر 2026)
- Advanced Analysis of Video وDigifort Neural Network (IPXAnalytics) (Digifort، اطّلعنا عليها في أكتوبر 2026)
- NVIDIA L4 Tensor Core GPU (NVIDIA، اطّلعنا عليها في أكتوبر 2026)
التعليقات
أسئلة القرّاء وتجاربهم. يقرأ أحد أعضاء فريقنا كل تعليق قبل نشره.
لا توجد تعليقات بعد. إن لم يطابق ما ورد هنا ما رأيته في موقع العمل، فأخبرنا.