物联网的发展有哪些影响作用？

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。下面霍营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。

这个问题物联网不是重点，无线电波才是重点。对于无线电波，为什么频率越高，传输距离越短
这个问题我见到过一个答案回答的很有道理，共享一下：
A距离远近是相对的，你提出的问题只是狭义上的，不是真理。
你说的结论是在存在障碍物（物体尺寸与波长相当就视为障碍物）
解释如下：
频率越高波长越短，饶射（衍射效果）能力越弱，但穿透能力（不变方向）越强，信号穿透会损失很大能量，所以传输距离就可能越近，频率越高在传播过程的损耗越大。
但高频信号本身携带的能量很高，具有很强的穿透能力，比如当无线电波频率很高时，他会穿透电离层，不会再电离层形成反射
结论：有障碍物的情况下，频率越高损耗就会越大。
我的解释里已经提到了--频率越高，遇到障碍物是就会直接穿过去而不是绕过去，这样就会元气大伤（衰减太大）。
给你举个通俗例子：
一个是视力正常的人和一个瞎子在一个陌生的环境里谁走的远一点？
答案不能完全确定-----如果没有障碍物，那就看谁的本领大（电磁波的能量）；若有障碍物，可以肯定瞎子肯定走不过视力正常的人。因为瞎子会被撞死。
B高频电波的特点是：直线性好；波长小，不容易发生明显的衍射，遇到障碍物容易被阻挡
可见频率越高，越容易被阻碍。
C在理想情况下，即没有任何障碍物的情况下，频率对传输距离是没有影响的。
但是实际情况中经常有各种障碍，比如山体，建筑物等。电磁波通过障碍是根据衍射原理，障碍物小于波长时，电磁波容易通过。电磁波速度一定，根据v=fλ，频率越高，波长越短。波长短了就不容易穿越障碍物，所以传输距离短。
D
自由空间损耗公式：Ls=20Lgf(MHz)+20Lgd(Km)+324 f是频率，d是传播距离
如果d不变，Ls与f就是一个以10为底的底数函数,这个函数是增函数，所以f越高，Ls就越大
原帖在此：>