活动介绍

物联网:连接未来的无限可能

立即解锁
发布时间: 2025-08-29 10:21:49 阅读量: 13 订阅数: 15 AIGC
# 物联网:连接未来的无限可能 ## 1. 物联网的崛起与企业应用新趋势 随着云计算和移动技术的发展,未来互联网呈现出前所未有的规模,为个人、企业、政府等带来了众多改变游戏规则的应用场景。企业物联网的应用进入了新阶段,全球产品品牌开始利用物联网管理从数十万到数十亿的数字化产品,这些产品驱动着实时应用和服务。 企业将物理产品转化为数字资产时,面临着实时数据规模和连接性的新挑战,这需要一流的物联网智能产品平台来管理云中数十亿的软件身份。全球产品制造商、零售商和服务提供商需要能够与各种不同的设备和连接技术合作,在日益动态的环境中快速轻松地构建数字应用,同时通过严格的安全措施保护企业完整性和数据。 ## 2. 工业物联网(IIoT):重塑产业格局 ### 2.1 企业应用与价值体现 跨国公司正在探索利用物联网设备的嵌入式智能和网络连接来改进自身系统和产品的好处。企业对监测运营、寻找系统故障预警事件以及提高运营效率特别感兴趣,这通常是通过用物联网技术升级工厂、炼油厂、办公楼等场所的现有硬件来实现的。 制造业是最早采用物联网的行业之一。通用电气(GE)在物联网技术上进行了大量内部投资,从燃气涡轮发动机到机车,收集各种设备的分析数据。飞机制造商空客也将物联网纳入未来工厂的概念中,国家仪器公司正在帮助该公司将智能物联网技术应用于与人类操作员协同工作的智能工具和机器人系统。 工业物联网将改变企业和国家,开启经济增长和竞争力的新时代。人员、数据和智能机器的融合将对全球各行业的生产力、效率和运营产生深远影响。积极探索和采用物联网理念的行业将成为主要受益者。 ### 2.2 企业受益方式 - **提高运营效率**:通过优化和智能利用工业设备、机械等,进行状态监测以实现预测性维护等,运营分析成为显著改善运营状况的新兴分析领域。 - **优化资产**:提高工业资产、器具、商品等的利用率,对资产进行远程和持续的健康检查,避免任何形式的减速、故障和失望。 - **设想下一代服务**:连接的机器被赋予机器学习和自然语言处理(NLP)等额外能力,以大幅提升用户体验。 - **探索新的创收途径**:通过新的业务和运营模式,实现连接产品的智能货币化。基于使用情况和实时动态定价也是行业利用物联网理念的另一种选择。 ### 2.3 应用案例 |行业|应用描述| | ---- | ---- | |汽车行业|消费者希望车辆中的数字体验与其他地方的体验一致。当汽车与物联网连接时,它成为信息流动相互依存网络的一部分,将数据转化为车内和周围世界的可操作见解。| |能源行业|通过物联网,电网的无数设备可以实时共享信息,更有效地分配能源。消费者、企业和公用事业提供商可以获得所需信息,更好地管理与能源相关的事物,以减少能源消耗。| |医疗保健|物联网正在改变远程患者监测、个性化治疗、改善治疗效果并降低医疗成本。例如,基于可穿戴超声的传感器可以通过监测老年人的活动和检测跌倒,使他们能够更长时间地独立生活。| |工业|制造商正在利用来自设备和供应商的越来越多的数据。分析制造价值链各个环节数据的能力有助于企业提高效率、保持生产顺利进行并降低成本。| |零售|零售商利用物联网提供个性化和沉浸式体验,吸引购物者再次光顾。收集和整理数据只是挑战的一部分,英特尔及其合作伙伴生态系统正在引领分析、理解和提取这些数据价值的努力。| |智能建筑|物联网正在实现建筑效率和管理的变革。英特尔及其生态系统提供针对可扩展英特尔架构优化的建筑自动化解决方案,以与整个建筑生态系统可靠地互操作。| ### 2.4 相关平台与工具 - **Autodesk SeeControl**:这是一项企业物联网云服务,可帮助制造商连接、分析和管理其产品。它将机器虚拟化,将它们与报告设备连接起来,并通过分析利用云 IT 的无限计算能力解锁内部被困的数据。该平台提供无需编码和拖放式的物联网方法,使用户能够快速创新,无需大量程序员团队。其功能包括生成真实世界的产品性能数据以改进未来设计、预测产品可能的故障并进行维护、创造新的服务收入和产品升级机会以及优化现场供应链和材料补充成本。 - **AWS IoT**:这是一个托管云平台,使连接的设备能够轻松安全地与云应用和其他设备进行交互。它可以支持数十亿台设备和数万亿条消息,并能可靠安全地处理和路由这些消息到 AWS 端点和其他设备。使用 AWS IoT,应用程序可以随时跟踪和与所有设备进行通信,即使设备未连接。它还便于使用 AWS Lambda、Amazon Kinesis、Amazon S3、Amazon Machine Learning、Amazon DynamoDB、Amazon CloudWatch 和 Amazon Elasticsearch Service 等 AWS 服务,无需管理任何基础设施。AWS IoT 支持 HTTP、WebSockets 和 MQTT 等协议,还支持其他行业标准和自定义协议,不同协议的设备也能相互通信。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(设备):::process -->|连接| B(AWS IoT):::process B -->|通信| C(云应用):::process B -->|通信| D(其他设备):::process C -->|使用服务| E(AWS Lambda):::process C -->|使用服务| F(Amazon Kinesis):::process C -->|使用服务| G(Amazon S ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

郑天昊

首席网络架构师
拥有超过15年的工作经验。曾就职于某大厂,主导AWS云服务的网络架构设计和优化工作,后在一家创业公司担任首席网络架构师,负责构建公司的整体网络架构和技术规划。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

自适应复杂网络结构中的同步现象解析

# 自适应复杂网络结构中的同步现象解析 ## 1. 引言 在复杂的动力学网络中,同步现象一直是研究的重点。我们将主稳定性方法拓展到由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的复杂网络中。通过对自适应耦合相位振荡器这一典型模型的研究,我们发现了由于稳定性岛屿的存在而导致的多簇现象的出现。接下来,我们将深入探讨相关内容。 ## 2. 自适应耦合振荡器网络模型 考虑一个由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的网络,其形式如下: \(\dot{x}_i = f (x_i(t)) - \sigma \sum_{j = 1}^{N} a_{ij} \kappa_{ij} G(x_i - x_j)\

具有多重时滞和不确定参数的CRDNNs的无源性与同步性研究

# 具有多重时滞和不确定参数的 CRDNNs 的无源性与同步性研究 ## 1. 引言 在神经网络的研究领域中,具有多重时滞和不确定参数的连续反应扩散神经网络(CRDNNs)的无源性和同步性是重要的研究课题。无源性能够保证系统的稳定性和能量特性,而同步性则在信息处理、通信等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨 CRDNNs 的无源性和同步性相关问题,包括理论分析和数值验证。 ## 2. 无源性判据 ### 2.1 输出严格无源性条件 当满足以下矩阵不等式时,网络(9.17)具有输出严格无源性: \[ \begin{bmatrix} W_6 & \Xi_2 \\ \Xi_2^T & W_7 \e

SSH连接与操作全解析

# SSH 连接与操作全解析 ## 1. SSH 主机密钥概述 当 SSH 客户端首次连接到远程主机时,双方会交换临时公钥,以此对后续通信进行加密,防止信息泄露。客户端在披露更多信息之前,需要确认远程服务器的身份。这是合理的,因为若连接到的是黑客软件,我们肯定不希望泄露用户名和密码。 ### 1.1 公钥基础设施的问题 构建公钥基础设施是解决互联网机器身份验证的一种方法。首先要确定证书颁发机构,将其公钥列表安装到所有浏览器和 SSL 客户端中,然后付费让这些机构验证身份并签署 SSL 证书,最后将证书安装到 Web 服务器上。但从 SSH 的角度看,这种方法存在诸多问题。虽然可以创建内部公

HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估

### HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估 在深度学习领域,DNN(深度神经网络)训练处理器的性能对于提高训练效率和降低能耗至关重要。今天我们要介绍的HNPU - V1就是一款具有创新性的自适应DNN训练处理器,它采用了多种先进技术来提升性能。 #### 1. 稀疏性利用技术 在DNN训练过程中,会出现输入或输出稀疏性的情况。传统的输出零预测方法虽然可以同时利用输入和输出稀疏性,但会带来面积和能量开销。而HNPU - V1采用了独特的稀疏性利用技术。 ##### 1.1 切片级输入跳过(Slice - Level Input Skipping) - **原理**:

计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习

# 计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习 在计算机视觉领域,概率图模型是一种强大的工具,可用于处理复杂的概率关系。当数据不完整时,贝叶斯网络(BN)的参数学习和结构学习变得更具挑战性。本文将介绍不完整数据下BN参数学习和结构学习的方法。 ## 1. 不完整数据下的BN参数学习 在不完整数据中,变量 $Z_m$ 可能随机缺失或始终缺失。与完整数据情况类似,不完整数据下的BN参数学习也可通过最大似然法或贝叶斯法实现。 ### 1.1 最大似然估计 最大似然估计(ML)需要通过最大化边际似然来找到BN参数 $\theta = \{\theta_n\}_{n=1}^N$: $$

利用大数据进行高效机器学习

### 利用大数据进行高效机器学习 #### 1. 集群管理与并行计算基础 在处理大数据时,集群的使用至关重要。当集群任务完成后,终止其派生的进程能释放每个节点占用的资源,使用如下命令: ```R stopCluster(cl1) ``` 对于大规模的大数据问题,还可以进行更复杂的`snow`配置,例如配置Beowulf集群(由多个消费级机器组成的网络)。在学术和行业研究中,若有专用计算集群,`snow`可借助`Rmpi`包访问高性能消息传递接口(MPI)服务器,但这需要网络配置和计算硬件方面的知识。 #### 2. 使用`foreach`和`doParallel`实现并行计算 `fore

OpenVX:跨平台高效编程的秘诀

### OpenVX:跨平台高效编程的秘诀 #### 1. OpenCL 互操作性扩展 OpenCL 互操作性扩展为 OpenVX 内的应用程序和用户算法提供了高效实现的支持,具备以下六个关键特性: - 共享一个通用的 `cl_context` 对象,供 OpenVX 和 OpenCL 应用程序使用。 - 共享一组有序的 `cl_command_queue` 对象,用于 OpenVX 和 OpenCL 应用程序/用户内核之间的协调。 - 允许 OpenCL 应用程序将 `cl_mem` 缓冲区导出到 OpenVX。 - 允许 OpenCL 应用程序从 OpenVX 收回导出的 `cl_mem

网络数据上的无监督机器学习

### 网络数据上的无监督机器学习 在处理图数据时,机器学习(ML)并非必需,但它能带来很大的帮助。不过,ML的定义较为模糊,例如社区检测算法虽能自动识别网络中的社区,可被视为无监督ML,但NetworkX提供的一些方法虽类似却未得到数据科学界同等关注,因为它们未被明确称为图ML。 #### 1. 网络科学方法 在处理图数据时,有很多已掌握的方法可避免使用所谓的图ML: - **社区识别**:可以使用Louvain算法或直接查看连通分量。 - **枢纽节点识别**:使用PageRank算法,无需嵌入。 - **孤立节点识别**:使用`k_corona(0)`,无需ML。 - **训练数据创

言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用

# 言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用 ## 1. 大脑的预测性与时间维度 人类大脑是一个具有建设性的器官,它能够生成预测以调节自身功能,并持续适应动态环境。在这个过程中,运动和非运动行为的时间维度正逐渐被视为预测性偏差的关键组成部分。然而,编码、解码和评估时间信息以产生时间感和控制感觉运动定时的神经机制之间的复杂相互作用,仍然大部分是未知的。 ### 1.1 事件的时间与类型维度 个体和环境中的所有状态变化都会产生由类型(“是什么”)和时间(“何时”)定义的事件。为了成功地与不断变化的环境进行交互,人们需要不断适应这些事件的“是什么”和“何时”维度。人类不仅会对事件做出反应,还会

语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析

### 语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析 在语音情感识别领域,多种因素会影响识别的准确性和性能。本文将深入探讨预加重滤波器、清音去除等因素对语音情感分类的影响,并通过一系列实验来揭示不同特征向量大小、帧大小等参数在不同数据库中的表现。 #### 1. 清音去除 在语音情感识别中,通常会使用浊音和清音进行情感识别。然而,清音往往与语音信号记录中的噪声或静音区域具有相似的时间和频谱特征。为了探索去除清音后分类阶段的性能,我们使用自相关函数来去除每一帧中的清音。 具体步骤如下: 1. **自相关函数定义**:对于信号 $x(n)$ 从样本 $n$ 开始的一帧,其短时自相关函数定义为 $