IoT时代:Wi-Fi“配网”技术剖析总结
导读
近年来,物联网市场竞争激烈,从物联网平台厂商,设备生产商,到服务提供商,都在涌入这片红海。预计到2020年,全球联网设备数量将达到260亿个,年复合增长率达到20%;全球联网设备带来的数据将达到44ZB,这一数据将是2012年的22倍,年复合增长率48%。
物联网时代对网络的需求
物联网系统层次
物联网系统从架构上划分为三个层次:感知层、网络层、应用层:
- 感知层:解决的是人类世界和物理世界的数据获取问题,由各种传感器以及传感器网关构成。该层被认为是物联网的核心层,主要是物品标识和信息的智能采集,它由基本的感应器件(例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成)以及感应器组成的网络(例如RFID网络、传感器网络等)两大部分组成。该层的核心技术包括低速和中高速短距离传输技术、自组织组网技
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数据挖掘与机器学习释义
人工智能是目前炙手可热的领域,所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术。数据挖掘(Data Mining)和机器学习(Machine Learning)作为人工智能研究与应用的分支领域,也越来越多的被提到。 在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中,机器学习以及数据挖掘是两个高深的领域。本文翻译自外网文章,将从基本概念出发浅析他们的关系和异同,希望对大家能有所帮助。 原文章:https://www.import.io/post/data-mining-machine-learning-difference/ 数据挖掘不是数字时代带来的新发明。这个概念已经存在了一个多世纪,在20世纪30年代就受到众多的公众关注。据Hacker Bits称,数据挖掘在1936年首次被提出,当时Alan Turing提出了一种通用机器的概念,可以执行与现代计算机类似的计算。Forbes还报道了图灵在1950年开发的 “Turing Test” ,以确定一台计算机是否具有真正的智能。计算机需要让人相信它也是人类才能通过测试。仅仅两年后,亚瑟·塞缪尔创建了塞缪尔跳棋...
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从RPA获得资本市场认可,看AI大数据投资
2019年继AA拿了财神爷愿景的钱后,5月UiPath也融了5个多亿美元,估值上了70亿美金,国内的弘玑、艺赛旗、来也、云扩等都渐渐崭露头角。(我先说好这类公司我一个也没看过,以下都是信口胡说,看到这里该点退出就点不要犹豫。)但是我这两天简单看了些产品演示,首先觉得RPA这个概念名字起得好,机器人流程自动化,这科技感就比不少SaaS公司强很多了。其次直观感受上讲RPA市场的情况其实可以很好的折射出目前一级市场在AI大数据领域投资的矛盾情绪:一直渴望寻找能快速规模化的科技革新武器,但打开来看绝大多数都是不上不下的小工具,很有怒其不争的味道。 原文链接:https://www.51rpa.net/rpanews/2793.html 最近有些三方机构报告说今年前5个月一级市场AI行业投资总额163亿,只有去年全年投资额的11.6%;平均投资额2.1亿元/笔,较去年的4.2亿元/笔下跌了50%。还有个口径是2019年Q2人工智能领域仅完成30起投资,同比下降45%,融资金额50亿元。数字没什么意思,毕竟媒体从来都只有鼓吹和唱衰两种情绪,但平心而论目前的外部市场情绪也很难说是乐观的。 那么在这样...
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