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物联网在2018年将会发生什么?

你可以想象得到,LPWAN、边缘计算、AI和区块链仍然是2018年物联网以及工业物联网的主要趋势。现在看来,2018年将是人工智能和物联网融合的一年。这一年也是CIO们忙于将设备管理整合到整个IT基础架构中的一年;在这一年,采用应用机器人、自然语言处理和人工智能自动化将自行实现,从而以低廉和高效的方式部署和管理物联网。 然而,2018年将不会是区块链和物联网融合的一年,因为尽管基于区块链的物联网技术采用率将上升到5%,但区块链尚未准备好应对大规模采用,因为这要求能够与现有技术基础设施进行可靠、稳定、无缝地集成。 物联网是一个超级碎片化的世界。基于人与物、物与物的连接,开发各类应用,物联网概念向我们展示了一个非常美好的未来。然而要实现这个目标,单靠"情怀"是搞不定的。 基于物的连接开发应用,技术门槛既低也高。所谓门槛低,是因为物联网的范围实在太广:围绕人的衣食住行,很多领域都有远程控制以及自动化、智能化的需求。如今软件开发与编程不再是高不可攀的技术,众多专业领域都有很多人才具备自主开发的能力。 所谓门槛高,是因为除了软件开发的难度之外,围绕开发和运行环境,还有很多客观存在的技术门槛和成本...

NLPIR深度机器学习的文本分类

近年来,随着Intemet的迅猛发展,网络信息和数据信息不断扩张,如何有效利用这一丰富的数据信息,已成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息,文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需要。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题,很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来,许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面。文本分类是指在给定的分类体系下,根据文语义元是统计语义方法中的原子,是不可分本的内容自动确定文本类别的过程.当前的文本割的最小单位,在文本分类中语义元是词;文本分类一般包括了文本的表达、 分类器的选择与训练、 分类结果的评价与反馈等过程,其中文本的表达又可细分为文本预处理、索引和统计、特征抽取等步骤。文本分类系统的总体功能模块为:(1) 预处理:将原始语料格式化为同一格式,便于后续的统一处理;(2) 索引:将文档分解为基本处理单元,同时降低后续处理的开销;(3) 统计:词频统计,项(单词、概念)与分类的相关概率;(4...

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