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如何解决物联网应用难题

2003年,全球仅有5亿多台联网设备,人均只有0.08台,也就是说平均每人只有0.02台设备可连接至互联网。2010年这个数字上升至125亿,平均每人几乎拥有6台联网设备。2015年联网“设备”的规模预计将进一步上升到250亿台,到2020年底将达到500亿台。 这种增长趋势还将延续。随着全新纳米连接技术,也即所谓的“智能微尘”的发展, 这个数字将以每日数千亿的速度进一步增长。随着联网设备数量的增长,设备之间的通信也变得越来越智能。例如,智能消防安全系统若是与智能恒温器连接就会变得更加有用。若进一步将恒温器与用户的智能手机进行连接,系统的智能度就会提升到一个全新的级别。因此,网络中添加的联网设备越多,越有利于它们将海量无用“数据”转化为切实有用的信息。 这就是物联网的根本目标所在:为日常物品构建自我维持型网络,从而提供远超单个物品功能的集体价值。正是基于这一点,无论是政府部门、企业组织、学术团体还是业余爱好者们都在广泛部署物联网。物联网已遍及从国际物联网标准到定制智能传感器开发等电子领域的各个层面。 然而,尽管全球广泛投身物联网应用开发,要实现其普遍应用仍需解决各种复杂难题,其中既包括...

SAS:深度神经网络赋予大数据分析更多可能

在工商银行的反欺诈系统中,几百个数据分析模型不间断地分析着来自四面八方的数据,从中挑拣出有可能发生金融欺诈的交易。但是,如此巨大的模型“战队”,其管理和维护成本之高也是令人咋舌。 6月8日,在SAS Forum China 2017峰会上,中国工商银行软件开发中心上海开发二部副总经理苏彦告诉ZD至顶网记者,工商银行用更加智能和自动化的机器学习平台构建出可以自学习的模型,并保证所有的模型都是最新的,这种做法不仅使工商银行的防欺诈系统的准确率高出业内平均水平的20%,同时也大大降低了传统静态数据分析模型因维护、调整乃至重新训练所产生的成本。这一点也与SAS的想法不谋而合。 在峰会上,SAS公司执行副总裁兼首席技术官Oliver Schabenberger着重讲述了SAS利用深度神经网络构建具备自己学习、自动化的数据分析模型给各行业企业用户带来的商业价值,以及帮助企业探索更广泛的可能。 SAS公司执行副总裁兼首席技术官Oliver Schabenberger 事实上,在互联网、移动互联网、物联网等快速发展的今天,数据无处不在,但是数据本身并不产生价值,唯有通过分析才能发掘出大数据宝藏蕴含的巨...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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