大数据与云盘算、物联网、人工智能_识别二维码 传感器wifl网络蓝牙应用5g云 ...

云盘算平台服务模式-SaaS

SaaS（Software as a Server）软件即服务。
SaaS允许人们利用基于云的Web应用程序。 租户利用软件，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。

云盘算数据中央

云盘算中央包括：刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设配、监控设备以及各种安全装置等。 数据中央是云盘算的重要载体，是云盘算的温床，为云盘算提供盘算、存储、宽带等各种硬件资源，为各种平台、应用提供支撑环境。
云盘算推动数据中央向虚拟化和云架构的转型，不断进步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进步业务敏捷性。
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信技术把传感器、控制器、呆板、职员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和长途管理控制。

物联网的关键技术

物联网中的关键技术包括：识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术（远间隔无线连接的环球数据网络，近间隔的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术）、数据发掘与融合技术等（云盘算、云存储、云服务）
识别和感知技术

二维码（二维条码） ：用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的、好坏相间的、记载数据符号信息的图形；在代码编制上巧妙地利用构成盘算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，利用若干个与二进制相对应的几何形体来表现文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设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、容错能力强、译码可靠性高、资本低易制作。
射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）：通过无线射频方式进行非打仗双向数据通信，利用无线射频方式对记载媒体（电子标签或射频卡）进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目标。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，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记载和控制等要求。物联网借助传感器实现对物理天下的感知，包括：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。
网络与通信技术

物联网中的网络与通信技术包括短间隔无线通信技术和长途通信技术。短间隔无线通信技术包括Zigbee、近场通信（Near Field Communication，NFC）、蓝牙、Wi-Fi、RFID等。长途通信技术包括互联网、2G/3G/4G移动通信网络、卫星通信网络等。
数据发掘与融合技术

物联网中存在大量数据泉源、各种异构网络和差异类型的系统，大量差异类型的数据，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术问题。云盘算和大数据技术的出现，为物联网存储、处理和分析数据提供了强大的技术支撑，海量物联网数据可以借助于庞大的云盘算基础设施实现廉价存储，利用大数据技术实现快速处理和分析，满足各种实际应用需求。
物联网、云盘算、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、开辟用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是盘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呆板，该领域的研究包括：呆板学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、盘算机视觉、生物特性识别、AR/VR等7个关键技术。
1956年，在美国达特茅斯学院举办的一次会议上，盘算机科学家约翰·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”。
人工智能的关键技术

呆板学习

可参考本作者的其他文章。
人工智能、呆板学习、深度学习之间的关系

• 人工智能：是研究、开辟用于模拟、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术科学。
  
• 呆板学习：专门研究盘算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识布局使之不断改善自身的性能。是人工智能的焦点研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被以为是一个真正的智能系统。在从实践的角度来说，呆板学习是盘算机通过利用数据，训练出模型，然后利用模型进行决策的一种方法。它与人利用经验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布局。深度学习是呆板学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来解释数据，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呆板，也可以是盘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流，并进行操作。
  
• 人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟实际技术等密切干系的综合学科。
  

生物特性

生物特性识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、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、盘算机视觉、语音识别、呆板学习等多项技术。
VR/AR

虚拟实际（VR）/增强实际（AR）是以盘算机为焦点的新型视听技术。联合干系科学技术，在一定范围内天生与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。
自我介绍一下，小编13年上海交大结业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里不停到现在。
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