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一文读懂物联网大数据产业链

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代,它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明,在医疗、零售和制造业领域,大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百分点。物联网时代,大数据在核心领域的渗透速度有目共睹。大数据的产业链可分为标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维以及数据应用几个环节,覆盖了数据从产生到应用的整个生命周期。    数据标准与规范大数据标准体系是开展大数据应用的前提条件,没有统一的标准体系,数据共享、分析、挖掘、决策支持将无从谈起。大数据标准包括体系结构标准、数据格式与表示标准、组织管理标准、安全标准和评测标准。在标准化建设方面,参与单位主要包括中国电子技术标准化研究院、各个数据库公司、数据拥有部门以及各个行业的标准化组织。 数据安全随着海量数据的不断增加,对数据存储和访问的安全性要求越来越高,从而对数据的访问控制技术、加密保护技术以及多副本与容灾机制等提出了更高的要求。另外,由于大数据处理主要采用分布式计算方法,这必然面临着数据传输、信息交互等环节,如何在这些环节中保护数据价值不泄露、信息不丢失,保护所有站点的安全是大数据...

嵌入式开发32位MCU加速取代8位MCU应用

目前在嵌入式MCU开发领域,8位MCU仍占据1/3以上份额,在工业控制、安防、物联网、消费类电子等诸多领域,8位MCU的身影依然处处可见,根据IHS的预测,2018年8位MCU的市场规模将增长到78亿美元,市场份额继续超过MCU市场营收的三分之一以上,因为很多人认为8位MCU未来将继续维持增长。 嵌入式开发.jpg 不过随着智能化时代的来临和安全意识的提升,8位MCU增长将逐渐进入强弩之末,以今年来看,32位MCU取代8位MCU就呈现加速势态,一个变化是32位MCU大量取代8位MCU在指纹识别领域的应用,主要原因是32位MCU利用其更高的处理能力可以缩短算法执行时间,最终体现为响应速度。同时,32的高处理能力可以整合更多的功能,例如加密认证,辅助传感器等。 一些基于ARM Cortex-M4内核的MCU提供了完整的DSP指令集和专用浮点运算单元(FPU),可直接支持三角函数、滤波和卷积等复杂运算以加快指纹算法执行速度。最高主频下的工作性能可超过200DMIPS,可以支持高级指纹识别运算的全过程,包括指纹图像预处理、分割拼接、数据特征提取、特征匹配、交叉比对、识别解锁等一系列指令,更可显...

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