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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IaaS服务可用于多种目的，从托管网站到分析大数据。客户可以在所获得的基础架构上安装和利用他们喜欢的任何操纵系统和工具。

云计算平台服务模式-PaaS

PaaS（Platform as a Server）平台即服务 PaaS是指为运行时环境提供用于开发，测试和管理应用程序的云平台。
借助PaaS办理方案，软件开发职员可以部署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，操纵系统，开发工具等）。
相对于IaaS来说，PaaS租户的机动性降低了。

云计算平台服务模式-SaaS

SaaS（Software as a Server）软件即服务。
SaaS答应人们利用基于云的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租户的机动性降低了。

云计算数据中心

云计算中心包罗：刀片服务器、宽带网络毗连、环境控制设配、监控设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、应用提供支撑环境。
云计算推动数据中心向虚拟化和云架构的转型，不绝进步IT基础架构的机动性，以降低IT、能源和空间本钱，从而让客户能够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讯技术把传感器、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，实现信息化和远程管理控制。

物联网的关键技术

物联网中的关键技术包罗：识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通讯技术（远间隔无线毗连的举世数据网络，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（云计算、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；在代码体例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，利用多少个与二进制相对应的几何形体来体现笔墨数值信息，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、容错本事强、译码可靠性高、本钱低易制作。
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讯，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、芯片构成。RFID标签作用：传输信息，复兴信息；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：能感受到被测量的信息，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、体现、记载和控制等要求。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。
网络与通讯技术

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

物联网中存在大量数据来源、各种异构网络和差别范例的系统，大量差别范例的数据，如何实现有效整合、处理和发掘，是物联网处理层需要办理的关键技术题目。云计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计算基础办法实现便宜存储，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、开发用于模拟、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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它计划相识智能的实质，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，该领域的研究包罗：呆板学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、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，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、开发用于模拟、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：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习举动，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识布局使之不绝改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习本事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，呆板学习是计算机通过利用数据，训练出模子，然后利用模子进行决策的一种方法。它与人利用经验去推测将来的原理是雷同的。
  
• 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表明数据，比方图像，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门。用户通过人机交互界面与系统交换，并进行操纵。
  
• 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相关的综合学科。
  

生物特征

生物特征识别技术涉及的内容非常广泛，包罗指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、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）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，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。
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雷同人类的双眼“看”的一门研究科学，指用摄影机和计算机取代人眼对目的进行识别、跟踪和测量的呆板视觉，并进一步做图像处理，成为更恰当人眼观察或传送给仪器检测的图像。

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