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大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术
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大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术
葛小蔓
金牌答主
这些东西年轻人都想在促进人类社会发展上显示自己的实力和为之奋斗的精神！就像量子科技刚开始的时候，我就要求量子科技帮杜富国制作一双仿真眼睛。为人类做出造福的贡献，但是现实非常骨感！国内资本和国外资本 *** 作下，量子科技不折不扣的发展成了恐怖份子乐园！他们以各种谎言欺骗年轻人进入恐怖试验，然后实施投毒医疗制药盗窃破坏等试验，导致疫情爆发，国家高烧不退！而很多青年人根据我发的评论想用量子科技控制自己想控制的人，这种心里一般会被资本 *** 作，然后很容易变成资本的帮凶，偷女人，偷物品，用高科技盗窃，想用量子科技称霸全球，火星上被这样的贪婪所侵蚀，所以爆发核战毁灭了！所以请你自觉销毁量子生物载体，也就是光影密钥！一旦打开量子人一反抗，吐你唾沫你必死无疑！自觉自律吧！
2022-08-17
服务人数263
结合云计算,互联网和人工智能相关知识,展望这三种技术综合应用前景
职场阿霞老师
人事主管
职场引路人
亲亲您好，结合云计算,互联网和人工智能相关知识,展望这三种技术综合应用前景如下云计算技术未来的发展前景还是非常广阔的，云计算技术作为产业互联网的重要技术之一，未来将全面覆盖到产业领域。云计算技术的核心就是通过互联网为用户提供廉价的计算服务，随着云计算从IaaS发展到PaaS和SaaS，云计算提供的服务类型也正在逐渐丰富，这个过程对于科技领域和产业领域都会产生一定的影响。1、智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。人工智能增加了对专业人才的需求量，催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。亲亲您好，希望答案能够帮助到您
2022-11-21
服务人数1813
美林数据大数据智能_企业可视化数据分析_辅助战略决策
商业智能大数据分析大数据智能，和500强企业选择同样一站式服务，超大量数据秒级处理，大数据智能帮助企业快速构建大数据决策系统，实时更新，大数据智能免费试用
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陈伟霆学英语
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第一：工作难度下降。在大数据和人工智能时代，职场人的工作难度会在一定程度上得到降低，这也是当前智能化办公的重要诉求之一。较低的工作难度能够明显提升职场人的工作效率，同时也会提升职场人的工作积极性和工作成就感。，第二：工作场景拓展。随着5G通信的落地应用，很多工作岗位的工作场景会得到拓展，比如很多岗位任务在家就可以完成，这会明显提升职场人的工作体验。实际上，当前在IT（互联网）行业内有很多工作岗位都可以在家完成。，第三：岗位附加值提升。岗位附加值的提升是职场人的重要诉求之一，更高的岗位附加值意味着更高的薪资待遇和更强的资源整合能力，这对于职场人未来的发展都有非常积极的意义。
2022-02-18
服务人数1547
互联网,大数据,云计算,人工智能将会如何改变我们的生活
职场达人逸柔
活跃之星
亲亲，你好，很高兴为您解答，明确答案：互联网,大数据,云计算,人工智能将会如何改变我们的生活：办公智能化：以前的很多资料都需要人为的进行抄写和呈递，现在只需要将数据输入文档中，然后直接打印出来即可。很多公文资料也只需要进行网络传递即可，即可以备份，也不占空间。购物习惯从线下转到线上：以前购物都是在网上进行 *** 作，现在购物只需要打开电脑，登录电商网页，选择自己喜欢的商品，跟商家议价后即可点击购买，然后坐等货到验收。是沟通更方便更实惠：以前我们找朋友聊天都是通过电话或短信的形式，现在只需要登录手机聊天软件，即可进行文字、声音和视频的直接互动，省去了很多麻烦，而且很实惠。改变交易方式优化交易结构：人们的使用货币从现实的纸币转移到虚拟货币大家都将自己的钱放在网上，可以随时用互联网支配，为购物提供了极大的便利。
2022-11-06
服务人数16737
人工智能,大数据,云计算的出现给我们带来了那些新的创业机会
悦庭职场达人小薇
响应及时
人工智能,大数据,云计算的出现给我们带来了那些新的创业机会亲，您好。一、从投资角度看，云计算和大数据的宏观背景1、云计算市场在中国非常巨大用户的流量在不断地上升，传统的在以IBM、Oracle和EMC和CISCO为特征的IT基础架构不可横向扩展的弊端是越来越明显。所以对于这种廉价的、可d性扩张的、易于管理的基础架构的需求是非常的迫切。因此整个IT基础架构在重构，因为这个市场是非常大的，不仅是在中国，在美国，IBM和Cisco他们也是迎来了巨大的挑战，他们也感觉到自己危机的存在。所以说整个云计算在中国将会是一个非常大的市场。2、数据暴涨、大数据市场巨大随着4G、5G的到来我们在互联网上的流量越来越大，随着数据暴涨，大数据分析会有巨大市场。大数据是分行业的，而不是一个普适的概念。它在很多行业会有非常广泛的应用。所谓大数据的核心，其实对企业来讲就是一个精细化的营销、管理和服务。当中国经济发展、人口红利、改革开放红利遇到瓶颈时，精细化管理和服务将是未来企业的核心竞争力。所以这是为什么说大数据公司变得如此炙手可热，就是这个原因。任何一个商业模式需要技术成熟来推动它。大数据技术成熟，从根源上来说在于Hadoop这种框架开源架构的成熟使得很多公司很容易上手大数据的分析，能做一些行业深度的应用，会催生一批创新公司出来。在美国有很多这样的创新公司接近百亿美金市值的公司。我相信在中国也存在着同样大的市场，也存在着同样企业的投资机会。 3、2C投资在降温，2B投资在升温另外一个方向我们比较关注到的就是，在整个投资行业，在对2C行业的投资目前也遇到了一些瓶颈和泡沫。我们讲的2C，就是刚才大家重复讲的滴滴打车、上门做饭这种直接面对C端用户的App。这些App很多刚开始需要靠烧钱模式去补贴的，而这种补贴模式，有些补贴模式是可以成立的，但是有些补贴模式在本身商业模式不成立的情况下再补也是很难补下去的。即使是大的企业也很难有很好的生存，所以过去一年里，有一些大的互联网公司也在合并，也是因为他们在补贴大战中很难有大的资金支撑它，因此整个2C市场在降温。那么相反的是，2B市场反而在升温，这是什么原因？因为2B相对于2C市场会有一定的创业门槛的，创业门槛比2C高。所以现在VC行业也非常关注企业级服务。企业级服务这块投资，大部分不存在补贴模式。所以在目前的阶段现在
2022-10-24
服务人数4017
大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术 — 找答案，就来「问一问」
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大数据通过与人工智能云计算物联网边缘计算等新兴技术 — 找答案，就来「问一问」
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警告处分期限—般为几个月
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民间借款合同需要交纳印花税吗
0播放现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。
承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。
先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：
这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。
在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。
而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。
增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：
- 低延迟：数据由近场产生，能快速回应
- 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作
- 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据
- 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输
- 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险
无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。
下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。
假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。
很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。
在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。
汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）
由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。
随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。
物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。
因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。
1、延迟问题
延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应，有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟。
通过物联网中的边缘计算，计算将在源头附近完成，例如传感器，如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞，那么系统就必须具有足够的确定性，能够在一定的时间范围内部署安全气囊，如果在长距离传输数据方面有任何滞后，那就是根本不安全的。
2、带宽问题
运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此，需要大量的功率和带宽将IoT数据传输到云。
在物联网中使用边缘计算，组织可以减少互联网带宽的使用，因为可以在源附近处理大量数据。
例如，边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽，相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才将相关数据发送到云端。
3、带宽成本问题
物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。这意味着带宽成本，设备获得带宽的机会成本，存储和分析成本，以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。
有了边缘计算，这些数据就可以被捕获，如果有必要的话，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总，这比通过WAN链路发送未经过滤的数据要便宜得多，后者通常非常昂贵。
4、传统系统连接问题
公司经常连接到物联网的传统系统具有非IP/以太网接口。因此，他们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换，以便能够使用和分析数据。这只能在生成数据的原始设备旁边完成。
这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介，为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。
5、物联网安全问题
尽管云服务提供商已经为终端客户的物联网产品开发了出色的安全性，但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。
为了解决这个问题，可以在边缘添加更多智能来保护系统，使其更强大，可以抵御黑客攻击和入侵。因此，任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
边缘计算在物联网中应用的领域非常广泛，特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。为了打造更适合行业应用的物联网通讯终端产品，四信通信充分利用边缘计算技术，大力研发生产出了F-G200边缘计算网关，该系列产品可帮助用户快速接入高速互联网，实现安全可靠的数据传输。
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