物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?,第1张

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。

3、人工智能

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、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。

大数据比物联网专业好。

大数据定义:

1、现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

2、大数据概念应用到IT *** 作工具产生的数据中,大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。

3、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的结构:

1、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。

2、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

云计算,大数据,物联网。

云计算的目标就是对资源的有效管理,管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化,形成资池。对应用软件的d性管理(即云化软件部署),将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。

大数据或称海量数据、巨量数据,指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备,按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。

相关拓展

云计算的概念:

“云”实质上就是一个网络,狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。

从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。

总之,云计算不是一种全新的网络技术,而是一种全新的网络应用概念,云计算的核心概念就是以互联网为中心,在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储,让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以上内容参考 百度百科-云计算

随着全球信息化的浪潮,信息化产业不断发展、延伸,已经深入了众多的企业及个人,SOA系统架构的出现,将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程,尽管出现过XML(标准通用标记语言的子集)、Unicode、UML等众多信息标准,但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型,这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起,往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现,这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实,使信息化建设的ROI(投资回报率)大大降低,ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据,将数据转换为与目标系统相兼容的格式,然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后,要产生应用价值,还需另外的数据展现工具予以实现,如此复杂的数据应用过程,必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法,予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面,这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统,而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中,经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品,相互之间的功能也是经常重叠,并且无法集成。

随着信息化建设的深入,不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统,又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下,企业的管理模式很难固化,应用传统的信息化软件,当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现,信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说,从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统,到80年代应用于PC的CS架构,一直到90年度互联网的出现,系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后,SOA被誉为下一代Web服务的基础框架,已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念,不再是各自独立的架构形式,能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能,能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式,只要充分了解业务的进程,就可以不用编写一行代码,通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥,只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度,并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程,以记录管理的内容,指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成,加强了信息的协同相关性。同时,复杂、成本高昂的数据集成,也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上,SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等,从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看,SOA协同软件中的信息管理功能,全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途,但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分,因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部;同时,信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图,因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比,关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。

以浙江省为例,根据2020年的投档分数线,可以报以下院校:

1、丽水学院的以下专业

数学与应用数学:分数线509  

自动化:分数线495  

计算机科学与技术:分数线507  

数字媒体技术:分数线495  

土木工程:分数线510  

工业设计:分数线495  

护理:分数线520  

社会工作:分数线513  

文秘:分数线514  

护理:分数线500  

学前教育(师范):分数线503  

社会工作:分数线503  

文秘:分数线499  

2、杭州职业技术学院的以下专业

跨境电子商务:分数线495  

城市轨道交通机电技术:分数线495  

机械设计与制造:分数线495  

电子商务:分数线510  

模具设计与制造:分数线495  

物业管理:分数线495  

工业机器人技术:分数线495  

工业设计:分数线495  

服装设计与工艺:分数线506  

电气自动化技术:分数线495  

服装设计与工艺(时装零售与管理):分数线495  

园艺技术:分数线495  

新能源汽车技术:分数线495  

生物制药技术:分数线498  

计算机应用技术(移动互联网):分数线509  

大数据技术与应用:分数线502  

应用电子技术(物联网):分数线499  

食品营养与检测:分数线504  

市场营销:分数线495  

软件技术:分数线506  

环境工程技术:分数线497  

会计:分数线518  

电梯工程技术:分数线495  

旅游管理:分数线495  

信息安全与管理:分数线499  

机电一体化技术:分数线495  

3、义乌工商职业技术学院的以下专业

社会工作:分数线495  

会展策划与管理:分数线495  

旅游管理:分数线495  

电子商务:分数线495  

数字媒体艺术设计:分数线495  

计算机应用技术(虚拟现实(VR)技术及应用):分数线495  

计算机信息管理(大数据技术及应用):分数线495  

会计:分数线495  

工商企业管理:分数线495  

商务数据分析与应用:分数线495  

跨境电子商务:分数线495  

4、天津医学高等专科学校的以下专业

药物制剂技术:分数线509  

护理:分数线515  

药学:分数线519  

医疗设备应用技术:分数线503  

康复治疗技术:分数线508  

助产:分数线511  

卫生信息管理:分数线509  

医学营养:分数线514  

保险(医疗保险实务):分数线495  

药品经营与管理:分数线511  

医学检验技术:分数线520  

医学生物技术:分数线516  

5、天津职业大学的以下专业

会计:分数线503  

眼视光技术:分数线514  

电子信息工程技术:分数线512  

物流管理:分数线495  

电子商务:分数线497  

计算机类:分数线513  

旅游管理:分数线495  

商务英语:分数线514  

人力资源管理:分数线512  

食品生物技术:分数线495  

机械制造与自动化:分数线495  

宝玉石鉴定与加工:分数线508  

以上内容参考 浙江省教育考试院-浙江省2020年普通高校招生普通类第二段平行投档分数线


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/10665304.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-10
下一篇 2023-05-10

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存