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[讨论] 机智云人工智能,重新定义物联网机器学习

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发表于 2016-12-5 18:03:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
免费使用STM32、APP自动代码生成工具
本帖最后由 Genius 于 2016-12-5 18:25 编辑

人工智能在第三次最近十年浪潮中,工业界取得了一些进步的成果。首当其推深度神经网络,其模型和算法和传统的方法是有本质的不同,虽然它与我们人类的神经网络相比,还有很多不足,但是确实在架构和描述方面有其强大之处;其次,大数据。随着移动互联网的迅猛发展,数据每天都是以指数级增加,通过手机和微信等,人们可以随时随地把视觉、听觉上的这些数据轻松地传到网上,汇聚起来形成大数据;第三,涟漪效应。随着移动互联网的发展,各种软件、各种设备接触用户的门槛极大地降低了。

人工智能

人工智能



人工智能应用范围:
1)制造业:
  • 使之具备以下特点:异常检测、预测性维护、需求检测、工序优化


2)零售业
  • 使之具备以下特点:库存预测、推荐引擎、市场分类、供应链优化


3)保险业
  • 使之具备以下特点:异常行为检测、行为检测、自动评估


4)运输业
  • 使之具备以下特点:调度优化、供需预测、资产监控检测

5)公用业 能源、水、天然气等
  • 使之具备以下特点:供需预测、资源调度、动态定价


6)健康业
  • 使之具备以下特点:异常数据监测、历史数据相关、用户行为识别








ECE雾计算功能介绍:

ECE雾计算

ECE雾计算


可以解决以下问题:
1、模组的通用性。
  • 企业产品不需要再更改已有产品的协议,只需要告知模组原有的协议,物理上能够通讯上,就可以通过云端适配的方法,让模组能够接收到这些产品的数据。这些通讯层的 协议通常包含包头、包尾、校验方式、通讯物理参数等。从而能够降低开发成本,缩短开发周期。
2、可以很方便的解析转换设备的业务协议。
  • 当数据获取后,模组可以拿到有效的数据字段, 云端可以给模组推送这个设备的数据的解析防范,从而转换成APP或者云端能够理解的数据格式。 云端和APP不需要再做特殊的解析,就可以实现设备的连接。从而能够降低开发成本,缩短开发周期。
3、能够实现数据的预处理。
  • 预处理的算法,可以通过云端实时编辑,实时推送并生效。设备 端预处理数据,可以最大程度的提高实时性,并减少云端的压力。
4、有助于设备的相互识别。
  • 由于云端很方便的进行设备协议的解析配置,设备的相互关联会 变得很简单。也非常有利于用户的智能化体验的提升。
5、本方法也支持透传数据模式,对于不需要解析以及计算的数据,可以方便的传输到云端。







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