一、UI设计师前景怎么样
UI设计师就是根据用户的需求，设计出美观、有效、便捷的界面，完成信息交互工作。UI设计师的前景十分优越，是产品抢占市场的核心竞争力之一。是什么原因让UI设计被如此看好呢
1、需求强势尚未发生改变
UI是研究人机交互的学科，从目前应用领域来看，主要应用于软件、互联网、移动智能设备、游戏和虚拟现实影音方面，这些新兴的热门方向和活跃领域，同时，高校尚未开设相应专业，造成人才缺口和社会需求巨大。目前国内众多IT名企(百度、腾迅、中国移动、联想、网易、微软、淘宝等)都已经成立了自己的UI设计部门。UI设计虽然炙手可热，可是没有金刚钻，揽不住瓷器活儿。可是为什么有人说即将出现饱和有的UI设计师找不到工作总结一句话是市场对于UI设计师的门槛提高了。
2“互联网+”催生更大就业空间
“互联网+”，传统行业正在面临互联网企业的巨大冲击，如：金融业面临“支付宝”、“微信”的严峻挑战，零售业面临“淘宝”、“京东”的几近颠覆，交通业遭遇“滴滴”“优步”的强力对抗传统企业
“互联网转型”已势在必行!这将在全国范围内对互联网人才包括UI设计师创造新的巨大就业机会。
3“物联网”时代，一大波机遇来袭
“物联网”新时代即将到来，新兴的智能产品必将层出不穷，如：智能电视、智能手表、智能汽车、智能家居、智能城市这些都是尚待开发的处女地，对用户体验和UI设计有着巨大的需求，
4目前UI设计师的收入现处于高等水平
初级设计水平月薪在8000~9000元;
中级水平设计师的收入可上升至10000~12000元;
有三到四年以上UI设计经验、作品质量高且具有大项目经验的UI设计师的月薪可达13000~15000元;
如果晋升到设计总监管理层，薪资待遇则可达20000元以上。
二、参加UI培训班学习UI设计靠不靠谱
关于这个问题呢小编在这里就不过多的列举了，因为参加UI培训班学习UI设计的学员太多了，我们可以通过北大青鸟教育教育培训机构，自成立以来风风雨雨走过15载，所记录的一些数据就能看出靠不靠谱，北大青鸟15年运营，全国145家教学中心，已帮助40万学员成功就业，8万家企业雇主就业保障。想学习UI的学员可随时到北大青鸟UI培训中心实地考察试听课程，祝你早日成为一名专业的有经验的UI设计师
物联网这个概念本身不是传销。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。
顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
根据物联网的定义我们可以发现物联网和传销没有关系。
扩展资料
物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。
网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
参考资料：
《众创时代》（[ 美 ] 吴霁虹（Jihong W Sanderson））电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接：> 提取码：9yrz
书名：众创时代
作者：[ 美 ] 吴霁虹（Jihong W Sanderson）
豆瓣评分：73
出版社：中信出版集团
出版年份：2015-5
内容简介：
商业的天与地、时与空都已改变，企业面临前所未有的变局，陷入集体性转型焦虑与恐慌，崛起与没落同行。
在虚实交错、万众创新、底顶翻转的新时代，企业如何因应流变，顺势而为？本书以众多先进企业案例为基础，全面勾画新商业系统从需求到消费的C2C商业生态圈模式。这一理论架构和 *** 作系统有三大基本点：人文关怀的价值理性、互助信任的网络连接、智能交互的平台体系。为传统企业转型、新锐企业和个人崛起提供了再万物连接的新世界中，关于互联网（+、-、×及平方数）的完整解决方案。
人人经济到来，异客部落崛起，人类商业史上出现第三次大迁移，C2C商业生态圈模式因其低成本、高价值和快速度等竞争优势，成为互联网、物联网、工业40、大3D时代企业必须掌握的新的世界观、价值观和方法论。
作者简介：
吴霁虹
“强基因”理论创建人，美国加州大学伯克利分校中美战略合作中心原主任，北京大学访问教授。
7年加州大学伯克利分校哈斯商学院MBA/MOT研究、教学经验，并拥有20多年中美企业顾问与教练、投资经验，帮助世界500强企业战略发展与领导力培训。2012年，创建正和岛强基因部落（O2O企业家社交），发现并辅导一批新型商业领袖企业。例如，2013年发现红领，并用书中的理念和方法论为其提出“人人经济”模式，被采用为公司发展战略；同期，也为新锐企业福瑞至指导“节能环保商业生态”战略。这些新锐企业的价值创造都在过去两年获得几百倍的增长。
专注研究和咨询的领域：全球化竞争与创新（包括企业战略、商业模式、组织变革、业务发展等创新与管理）。所著管理类畅销书《下一步：中国企业的全球化路径》（Doing Business in China）在全球20多个国家出版。
工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
以上是小编为大家分享的关于工业大数据开启新时代 七大应用分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
今天是2020年八月的最后一天，突如其来的新冠疫情基本上把上半年完全打乱。随着新冠疫情继续在全球范围内肆虐，一些大型 科技 公司站在利用人工智能，大数据，机器人技术和传感器等新兴技术来研发疫苗和突破治疗方法的最前沿，以帮助受冠状病毒感染的人们。
2020年由于新冠病毒的“黑天鹅”事件，促进了人工智能（AI）在医疗，金融和制造业等许多领域的广泛应用。现在，我们正处于一个新的转折点，人工智能将永远改变我们的生活方式。一年还剩下四个月，我们想看看这些新兴技术迄今为止的发展情况。
以下列出了2020年以及之后将推动未来十年创新的十大新兴技术。
1 人工智能与机器学习 – AI和ML继续保持头把交椅。人工智能不仅统治着信息技术领域，而且渗透到我们的日常生活中。它管理着我们的电子设备和房屋，帮助我们导航，并建议我们观看，阅读，收听和购买什么。生物技术公司还将AI与其他技术集成在一起，以提供远程医疗，预防，诊断，医院护理，公共安全以及对行业，城市提供帮助的急需的解决方案。人工智能是新兴技术中的最大力量，其应用跨越其他领域，包括机器人技术，物联网（IoT），云计算，认知自动化，安全性，财务等等。今年，我们还看到了一种新型的人工智能，称为格式AI。与生成AI不同，形成性AI可以随着时间动态地适应并生成新颖的模型来解决特定问题。AI的其他新兴用途包括自适应机器学习，边缘AI，边缘分析，可解释的AI，AI平台即服务（PaaS），转移学习，生成对抗网络和图分析。
2传感和移动性 –当今世界各地有数百万人在远程工作，传感和移动性是对我们的生活产生影响的两项技术。正如Gartner的布莱恩·伯克（Brian Burke）所描述的那样，“感觉和移动性听起来好像是两个截然不同的事物，但实际上它们之间有着密切的联系，因为它感觉到了实现移动性的能力。” 传感和移动技术涉及例如3D传感摄像头，AR云，轻型货运无人机，自动驾驶飞行器和自动驾驶的使用。
3下一代认知计算 - 认知计算是我们列表中的新功能。它是一种神经形态技术，它使用计算机模型来模拟复杂的情况下的人类思维过程，在这种情况下答案可能是模棱两可和不确定的。与人工智能不同，认知计算是一系列技术平台的集合，从广义上讲，它们是基于人工智能和信号处理的科学学科。不同于AI更加注重通过增强人类思维来解决复杂问题来提供准确的结果，而认知计算或思维则旨在模仿人类行为并适应人类推理，旨在以类似于人类解决问题的方式。
4 5G – 5G是第五代移动网络，与4G相比提供了改进，例如低延迟，智能功耗和高设备密度。借助5G，5G现在正被用于从远在千里之外进行远程手术，这可能会改变整个医疗保健行业。2019年，我国的医生使用5G进行了远程手术，将刺激设备插入了将近3000多公里之外的帕金森患者的大脑中。除了医学之外，5G还将使增强现实，智慧城市和联网车辆成为可能。
5增强现实/虚拟现实 –今年年初，AR和VR排名第9位。随着冠状病毒和大流行后工作未来的永久转变，虚拟现实和增强现实有可能极大地改善远程工作并改变我们永远的工作方式。今年年初，在冠状病毒大流行之前，Facebook提出了使用增强和虚拟现实进行远程工作的想法。长期以来，Facebook一直认为这些技术可以广泛用于 娱乐 之外。Facebook的AR和VR负责人Andrew“ Boz” Bosworth早在5月份表示，这家社交巨头已经在投资使用AR和VR技术“增强远程工作和生产力”。AR和VR还具有改变人类与机器，数据以及彼此互动的方式的潜力。
6无服务器计算的下一代云计算 –如今，云计算已渗透到我们生活的许多方面。无论我们是否意识到，日常语音通信中使用的大多数数据都是由阿里，腾讯，亚马逊等 科技 公司存储在云中的。无服务器计算是一种云计算执行模型，其中提供商按使用情况提供后端服务。服务器仍在使用，但是从无服务器的供应商那里获得后端服务的公司是根据使用情况收费的，而不是固定数量的带宽或服务器数量。无服务器计算也称为功能即服务（FaaS），它使公司能够构建可实时扩展的应用程序，以便它们能够响应随数量级而立即变化的需求。如上所述，
7自然语言处理 – NLP是人工智能领域，使计算机能够分析和理解人类语言。NLP使用自然语言处理计算机与人之间的交互。语音到文本将人类语言转换为编程语言，文本到语音将计算机 *** 作转换为声音响应。NLP被用于我们日常生活中的各种设备。AI芯片（也称为AI加速）的出现将进一步加速NLP的发展。例如，Alexa和Siri等语音助手具有内置的NLP引擎，可将语音转换为单词，声音和想法。不幸的是，当今的主流语音助手解决方案（Alexa，Siri和Google Home）并不是针对工业环境而设计的。下一代NLP现在正在工业IoT设备中使用。早在2019年，我们就Onvego进行了报道，这是一家位于以色列特拉维夫的AI技术创业公司，专注于智能语音，语音和语言处理以及下一代NLP和语言处理领域。使用NLP技术，Onvego使物联网设备即使在离线状态下也可以通过语音命令激活。
8机器人技术 –机器人出现的时间比您想象的要长。我们今天所知的最早的机器人最早是由肯塔基州路易斯维尔的发明家George C Devol开发的。自从1950年代初期首次开发机器人以来，发生了许多变化。机器人技术是产生机器的科学，工程和技术的交集，称为机器人。与十年前不同，机器人技术已经从工业用途转变为服务和食品交付。机器人在物理上和虚拟上都在影响着家庭和企业。如上所述，随着5G技术的到来，医生现在正在使用机器人进行远程手术。除了外科手术机器人以外，医院和治疗中心现在还使用机器人来提高护理质量和患者预后。
9物联网（IoT） –简而言之，物联网是将任何设备连接到Internet以及彼此连接的想法。该设备也称为IoT设备，是一种带有传感器的硬件，该传感器通过Internet将数据从一个地方传输到另一个地方。物联网设备包括无线传感器，软件，执行器和计算机设备等等。与物联网的早期不同，下一代物联网迎来了第四次工业革命的新时代，也被称为工业40。具体而言，工业40专注于依赖物联网的智能工厂。它影响从制造业到物流和供应链的每个工业过程。物联网是工业40的九大支柱或组成部分之一。
10量子计算 –与使用以0或1表示的位存储信息的常规计算机不同，量子计算机使用量子位或qubit将信息同时编码为0、1或两者。量子计算始于1980年代初，当时物理学家Paul Benioff提出了图灵机的量子力学模型。从那时起，诸如Google和IBM之类的技术巨头一直在努力将该技术引入主流。早在9月，该搜索巨头成为第一家实现“量子至上”的公司。量子计算将开辟新的可能性领域，并有助于解决以前不可能的计算问题。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）