物聯(lián)網(wǎng)和人工智能

　　物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)用戶可以完成更深化的自動(dòng)化，檢查以及在系統(tǒng)之間的整合。它進(jìn)步了這些區(qū)域的范圍及其精度。物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用現(xiàn)有的和正在興起的技術(shù)來(lái)停止傳感，聯(lián)網(wǎng)和人工智能。物聯(lián)網(wǎng)能夠經(jīng)過(guò)產(chǎn)活力器互相聯(lián)絡(luò)各種數(shù)據(jù)的方式來(lái)鼓舞技術(shù)轉(zhuǎn)型。

　　物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵功用

　　物聯(lián)網(wǎng)的最重要功用包括AI，銜接性，傳感器，主動(dòng)參與和小型設(shè)備運(yùn)用。這些功用的扼要引見(jiàn)如下：

　　AI — 物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐上能夠做任何事情，這意味著它能夠應(yīng)用數(shù)據(jù)搜集，人工智能算法和網(wǎng)絡(luò)的力氣來(lái)改善生活的各個(gè)方面。這將意味著一件簡(jiǎn)單的事情，就像加強(qiáng)您的冰箱和櫥柜一樣，一旦牛奶和您最喜歡的谷物用完了，就能夠與您首選的雜貨店下訂單了。

　　銜接性- 用于網(wǎng)絡(luò)特別是IoT網(wǎng)絡(luò)的新支持技術(shù)，意味著網(wǎng)絡(luò)并不完整與主要供給商綁定。網(wǎng)絡(luò)將以更小和更廉價(jià)的范圍存在，但依然是明智的。物聯(lián)網(wǎng)在其系統(tǒng)設(shè)備之間創(chuàng)立這些微型網(wǎng)絡(luò)。

　　傳感器- 物聯(lián)網(wǎng)在沒(méi)有傳感器的狀況下會(huì)失去其特征。它們充任過(guò)程工具，將物聯(lián)網(wǎng)從規(guī)范的設(shè)備無(wú)源網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢酝Ｖ箤?shí)踐集成的有源系統(tǒng)。

　　主動(dòng)參與- 當(dāng)今與互聯(lián)技術(shù)互動(dòng)的豐厚性是經(jīng)過(guò)被動(dòng)參與完成的。物聯(lián)網(wǎng)為活動(dòng)內(nèi)容，產(chǎn)品或效勞參與引入了替代范例。

　　小型設(shè)備- 能夠預(yù)見(jiàn)，隨著時(shí)間的流逝，設(shè)備將變得更小，更廉價(jià)，功用更強(qiáng)大。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用功用強(qiáng)大的微型設(shè)備來(lái)提供其精確性，可量化性和靈敏性。

　　人工智能

　　人工智能可能是旨在構(gòu)成智能機(jī)器的工程學(xué)的一個(gè)分支。它已成為技術(shù)行業(yè)中至關(guān)重要的一局部。與AI相關(guān)的研討十分技術(shù)性和專業(yè)性。AI的中心問(wèn)題包括為某些特征編程計(jì)算機(jī)，例如：

　　學(xué)問(wèn)

　　推理

　　處理問(wèn)題

　　知覺(jué)

　　學(xué)習(xí)

　　規(guī)劃

　　可以支配和挪動(dòng)物體

　　AI需求采取行動(dòng)

　　但是，要使任何物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用成為有價(jià)值的購(gòu)物（或制造??），它都應(yīng)在該鏈的最后一步即“行為”中證明價(jià)錢。當(dāng)然，“行為”將意味著關(guān)聯(lián)水平的各種變化，從深入的物理動(dòng)作（例如，將汽車部署到機(jī)動(dòng)車事故現(xiàn)場(chǎng)）到僅向相關(guān)客戶提供根本信息（例如，發(fā)送短信）提示駕駛員他們的汽車需求與護(hù)理油的改換有關(guān)）。但是，雖然“行動(dòng)”的最終措辭實(shí)踐上是什么，但其價(jià)值完整沉浸于倒數(shù)第二個(gè)剖析。

　　正是在這里，在“剖析”步驟中，肯定了任何物聯(lián)網(wǎng)效勞的真實(shí)價(jià)值，而這正是人工智能（或更恰當(dāng)?shù)?，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的AI子集）將發(fā)揮關(guān)鍵作用的中央。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)使行動(dòng)變得有價(jià)值

　　機(jī)器學(xué)習(xí)能夠是一種編程，能夠使軟件“代理”具有靈敏性，能夠在呈現(xiàn)給它的數(shù)據(jù)中查找形式，以便它能夠從這些形式中學(xué)習(xí)，從而調(diào)理隨后剖析信息的方式。Netflix向美國(guó)提供量身定制的節(jié)目引薦或Spotify修正了播放列表后，我們?cè)?jīng)在日常生活中運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)學(xué)問(wèn)。當(dāng)將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于“剖析”步驟時(shí)，它將極大地修正在下一個(gè)“行為”步驟中所做的（或未做的）工作，從而連續(xù)地指示操作對(duì)客戶而言是高，低還是無(wú)價(jià)值。

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