物联网将在未来产生更多的大数据

物联网将在未来产生更多的大数据_数据分析师考试

随着时代的发展，越来越多的人工统计分析 *** 作转化给了机器。现下的数据收集量也有了大幅度的增长。尤其是近几年移动互联网事业的发展带动了数据的生成，前几年移动数据增长速度为81%，近几年，随着智能化的普及，移动数据增长趋于平缓，但其增长率依旧高达61%。

预计2020年至2030年间将赶超世界移动流量平均水平。流量带动数据作为人口大国，我国所产生的数据量也将处于世界领先地位。移动4G网络的逐步普及，移动端产生的数据速度和数量皆高于桌面网端将成为一种必然趋势。

邬院士会上表明：“现今世界主要数据来源依旧定位在摄像头，但是未来数据40%左右皆可能源于物联网。”大数据呼应智慧城市的发展。去年6月国家政府签署开放数据协议以改进城市管理，规定14组必须开放数据，同时设定了公共数据开源共享，便于全民共享共利。

“大智移云”推进物联网的大力发展，尽管时下我国的物联网产业落后于欧美，但在国家的重视和企业的大力投入双向促进下，随着用户体验感的提升，中国物联网产业很快即可摆脱因为标准不统一和认知度不高的劣势，跻身翘楚。

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我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

物联网、大数据和云计算三者，在信息技术飞速发展的今天都是相辅相成、互相依存的关系。

简单来说，物联网是基于互联网技术来进行更广范围内的信息通信，解决的是具体的设备和软件之间的融合问题。

大数据和云计算都是近几年来兴起的潮流信息名词。在网络和信息技术飞速发展的今天，我们已经进入了流量时代，大数据和云计算就显得日益重要。简单的说大数据就是在一定的时间和空间范围内，运用各种系统工具及网络，将数据进行抓取和储存，是物联网和云计算的一个桥梁。而云计算，同样也是基于互联网技术，对数据进行各种计算和处理。

可见他们之间的关系是互相连接密不可分的。物联网是提供大数据的来源，通过大量设备采集初始数据，再存储到大数据中，同时提供给云计算进行算法计算，再将结果反馈给物联网；物联网为云计算提供设备和服务支持；大数据为云计算提供，数据分析和决策的依据。

如果没有了大数据和云计算的支持，物联网带来了的巨大数据也得不到足够的空间存储和处理，没有运算和反馈，这些数据将没有任何的意义。同样的，大数据和云计算需要依赖物联网所带来的巨大的数据，没有了数据的采集就构不成大数据，没有了网络的覆盖和连接，云计算也得不到实现。

所以三者互为基础，互相联系，互相促进。某种程度上看，是网络信息系统的一个处理整体。