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标题: 大数据与云计算、物联网、人工智能_识别二维码传感器wifl网络蓝牙应用5g云 [打印本页]

作者: 罪恶克星 时间: 2024-6-11 10:39
标题: 大数据与云计算、物联网、人工智能_识别二维码传感器wifl网络蓝牙应用5g云

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云计算平台服务模式-PaaS

PaaS（Platform as a Server）平台即服务 PaaS是指为运行时情况提供用于开辟，测试和管理应用程序的云平台。
借助PaaS解决方案，软件开辟人员可以摆设从简单到复杂的应用程序，而无需所有相关基础架构（服务器，数据库，操作系统，开辟工具等）。
相对于IaaS来说，PaaS租户的灵活性低落了。

云计算平台服务模式-SaaS

SaaS（Software as a Server）软件即服务。
SaaS允许人们使用基于云的Web应用程序。租户使用软件，需要管理的是这些软件产生的数据信息。
相对于PaaS来说，SaaS租户的灵活性低落了。

云计算数据中心

云计算中心包罗：刀片服务器、宽带网络连接、情况控制设配、监控装备以及各种安全装置等。数据中心是云计算的紧张载体，是云计算的温床，为云计算提供计算、存储、宽带等各种硬件资源，为各种平台、应用提供支持情况。
云计算推动数据中心向假造化和云架构的转型，不断提高IT基础架构的灵活性，以低落IT、能源和空间资本，从而让客户可以大概快速地提高业务敏捷性。
物联网

物联网的概念

物联网(Internet of Things，简称IoT)，它利用局域网或互联网等通讯技能把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。

物联网的关键技能

物联网中的关键技能包罗：识别和感知技能（二维码、RFID、传感器等）、网络与通讯技能（远间隔无线连接的环球数据网络，近间隔的蓝牙技能、红外技能和Zigbee技能）、数据发掘与融合技能等（云计算、云存储、云服务）
识别和感知技能

二维码（二维条码）：用某种特定的多少图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的、好坏相间的、记录数据符号信息的图形；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的多少形体来表示笔墨数值信息，通过图象输入装备或光电扫描装备自动识读以实现信息自动处理。特点：信息容量大、编码范围广、容错本领强、译码可靠性高、资本低易制作。
射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）：通过无线射频方式举行非打仗双向数据通讯，利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或射频卡）举行读写，从而达到识别目的和数据交换的目的。用于静止或移动物体的无打仗自动识别。RFID标签和读写器由天线、耦合元件、芯片组成。RFID标签作用：传输信息，回复信息；RFID读写器作用：读取或写入标签中的信息。特点：全天候、无打仗、可同时实现多个物体自动识别。
传感器：能感受到被丈量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变更成为电信号或其他所需情势的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。物联网借助传感器实现对物理世界的感知，包罗：光敏传感器、声敏传感器、气敏传感器、压敏传感器等。传感器是人类感官的延伸。特点：微型化、数字化、智能化、网络化。
网络与通讯技能

物联网中的网络与通讯技能包罗短间隔无线通讯技能和远程通讯技能。短间隔无线通讯技能包罗Zigbee、近场通讯（Near Field Communication，NFC）、蓝牙、Wi-Fi、RFID等。远程通讯技能包罗互联网、2G/3G/4G移动通讯网络、卫星通讯网络等。
数据发掘与融合技能

物联网中存在大量数据来源、各种异构网络和不同范例的系统，大量不同范例的数据，如何实现有用整合、处理和发掘，是物联网处理层需要解决的关键技能问题。云计算和大数据技能的出现，为物联网存储、处理和分析数据提供了强大的技能支持，海量物联网数据可以借助于庞大的云计算基础设施实现廉价存储，利用大数据技能实现快速处理和分析，满足各种现实应用需求。
物联网、云计算、大数据的关系

人工智能

人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是研究、开辟用于模仿、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技能及应用系统的一门新的技能科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它筹划了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该范畴的研究包罗：机器学习、知识图谱、天然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特性识别、AR/VR等7个关键技能。
1956年，在美国达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，标记着人工智能这门学科的诞生。麦卡锡也因此被誉为是“人工智能之父”。
人工智能的关键技能

机器学习

可参考本作者的其他文章。
人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

人工智能：是研究、开辟用于模仿、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技能科学。
机器学习：专门研究计算机怎样模仿或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新构造已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究范畴之一，任何一个没有学习本领的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。在从实践的角度来说，机器学习是计算机通过利用数据，训练出模型，然后使用模型举行决议的一种方法。它与人利用履历去预测未来的原理是类似的。
深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的范畴，其动机在于建立、模仿人脑举行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来表明数据，例如图像，声音和文本。

人机交互

人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学科。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。
人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交换，并举行操作。
人机交互是与认知生理学、人机工程学、多媒体技能、假造现实技能等密切相关的综合学科。

生物特性

生物特性识别技能涉及的内容非常广泛，包罗指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特性，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技能。
VR/AR

假造现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技能。结合相关科学技能，在一定范围内生成与真实情况在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化情况。
计算机视觉

计算机视觉（Computer Vision，简称CV），是分析、研究让计算机智能化的达到类似人类的双眼“看”的一门研究科学，指用摄影机和计算机代替人眼对目的举行识别、跟踪和丈量的机器视觉，并进一步做图像处理，成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
天然语言处理

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