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物联网介绍

物联网是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中,物品(商品)能够彼此进行“交流”,而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术,通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

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概述物联网和物联网工程

物联网分为三层,感知、传输、应用,感觉后者被前者包含,即物联网技术属于物联网工程,就好比无线射频技术(RFID)可以称为物联网技术却不能称为物联网工程。但RFID却是物联网工程中重要的组成部分。

  • 2021-09-30
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物联网+概念+12页

物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征。

  • 2021-09-30
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车载物联网技术介绍

车载物联网能够在行驶中的车辆之间建立无线通信,也能够在过路车辆和路边基站之间建立无线通信。利用多跳转发的方式,车载网络能够让两个在信号范围之外的车辆也建立通信连接。车载网络将成为未来智能交通系统的重要组成部分。

  • 2021-09-30
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大数据研究

不研究,无进步;不应用,无发展。大数据是真正的人类好资源、国家好土壤。大数据的研究和发展,要追求范式的进步。在创建一个数据库的过程中,必须依照一定的准则,这些准则即为范式,从第一范式到第二范式再到第三范式、第四范式……范式的迭代就是创新与进步。

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大数据入门

大数据分析帮助企业从当今巨大的数据资源中获得见解。人、企业和机器现在无时无刻都在产生大量的数据,大数据可以通过大数据分析工具来研究这些大量的数据来得出趋势、机遇和风险。直到现在,数据主要还是由在企业中工作的人员产生,数据通常具有特定的结构,它是支付消费、企业员工、物流送货等等记录的基础,这些数据对企业来说至关重要。

  • 2021-09-30
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大数据2

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。

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大数据-大数据行业深度梳理总结

大数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型,预测金融市场产品收益同风险波动的关系。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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