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《物联网动手人工智能》——Packt出版的书籍

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简介:
本书籍由Packt出版社发行,《物联网动手人工智能》旨在帮助读者通过实际操作了解如何在物联网环境中应用人工智能技术。书中详细介绍了相关概念、工具及案例,适合希望将AI融入IoT项目的开发者阅读。 《物联网动手人工智能》是由Packt出版的一本书的代码存储库。 该书专注于利用专家机器学习和深度学习技术开发更智能的物联网系统。尽管许多应用程序采用数据科学与分析从海量数据中提取见解,但它们并未解决持续发现物联网数据模式中的挑战。在《用于物联网的动手人工智能》一书中,涵盖了一系列AI及其实施的方法来增强您的物联网解决方案。 本书包括以下内容: - 使用TensorFlow和Keras应用各种AI技术,例如机器学习及深度学习。 - 访问并处理来自不同分布式来源的数据。 - 对物联网数据进行有监督与无监督的机器学习分析。 - 利用Apache Spark上的MLLib以及H2O.ai平台实现大规模的物联网数据分析。 - 运用深度学习方法预测时间序列数据。 本书适合希望提升自身技能,利用AI技术推动其物联网项目的读者。

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客服
客服
  • 》——Packt
    优质
    本书籍由Packt出版社发行,《物联网动手人工智能》旨在帮助读者通过实际操作了解如何在物联网环境中应用人工智能技术。书中详细介绍了相关概念、工具及案例,适合希望将AI融入IoT项目的开发者阅读。 《物联网动手人工智能》是由Packt出版的一本书的代码存储库。 该书专注于利用专家机器学习和深度学习技术开发更智能的物联网系统。尽管许多应用程序采用数据科学与分析从海量数据中提取见解,但它们并未解决持续发现物联网数据模式中的挑战。在《用于物联网的动手人工智能》一书中,涵盖了一系列AI及其实施的方法来增强您的物联网解决方案。 本书包括以下内容: - 使用TensorFlow和Keras应用各种AI技术,例如机器学习及深度学习。 - 访问并处理来自不同分布式来源的数据。 - 对物联网数据进行有监督与无监督的机器学习分析。 - 利用Apache Spark上的MLLib以及H2O.ai平台实现大规模的物联网数据分析。 - 运用深度学习方法预测时间序列数据。 本书适合希望提升自身技能,利用AI技术推动其物联网项目的读者。
  • 设计模式和最佳实践——Julia语言篇: Packt...
    优质
    本书由Packt出版社编写,专注于使用Julia编程语言进行设计模式与最佳实践的应用。书中通过具体示例,深入浅出地解释了如何利用Julia的特点来提高软件开发效率和代码质量。适合具有一定编程基础并想深入了解Julia的读者阅读。 《Julia的动手设计模式与最佳实践》是Packt出版社出版的一本书籍代码存储库。 这本书旨在解决在使用验证过的Julia 1.x软件设计中常见的问题,并提供了经过检验的设计方案,帮助开发者快速有效地解决问题。书中通过实际应用案例展示如何利用设计模式来开发可重用和易于维护的高质量程序。 该书涵盖以下内容: - 掌握关键的语言特性以构建大型应用程序; - 发现并运用有助于改进软件架构和设计的设计模式; - 开发模块化、扩展性强且性能高的代码,同时保证其易维护性; - 分析不同设计模式在特定场景下的优缺点,并做出合适的选择。 如果您对该书感兴趣,请立即购买。所有相关源码都按照章节进行分类存放于文件夹中,例如Chapter02。
  • 分析研究论文
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    本文深入探讨了物联网(IoT)和人工智能(AI)技术的融合及其在数据分析领域的应用前景,旨在揭示二者结合对提升数据处理效率及智能化决策支持的重要作用。 物联网(IoT)和人工智能(AI)是两项具有突破性的技术进步。当我们将这两项技术整合在一起时,便形成了“智能物联网”或称作 AIoT——即为事物赋予智能化的能力。我们可以将 IoT 设备视为数字感官系统,而 AI 则扮演着大脑的角色,负责处理这些数据并做出决策。本段落旨在探讨 AIoT 的相关应用及其实际案例分析。
  • 项目
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    出色的人工智能项目是一份全面介绍和展示前沿AI技术与创新应用的资料。它汇集了各种优秀的人工智能案例研究、开发方法以及未来趋势预测,为读者提供深入理解并参与AI领域的机会。 人工智能(AI)项目的人工智能游乐场欢迎各种贡献。如果有任何疑问,请随时与我联系。
  • 通博5G关WG783使用
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    本手册详述了物通博联5G工业智能网关WG783的操作指南、设置方法及维护技巧,旨在帮助用户轻松掌握设备的各项功能。 WG783系列工业智能网关是物通博联专为工业互联网领域设计的高性能边缘计算设备。它不仅提供可靠的联网接入能力,还具备丰富的数据采集、边缘计算及云端适配功能。 该款智能网关配备三个以太网口、两个串行接口(RS232/485)和一个USB接口,并支持多种网络连接方式,包括5G、4G、Wi-Fi双频以及有线以太网。通过这些配置,WG783可以采集PLC控制器、仪器仪表、数控机床及机器人等工业设备的数据,并内置了MQTT、MODBUS、OPCUA和HTTP等多种通讯协议,确保与各种工业互联网平台的无缝对接。 此外,该智能网关还具备串口转发、数据透传功能以及远程维护和支持加密通信的能力。其边缘计算性能强大,支持如智能采集过滤、报警触发及公式运算等功能,从而减轻云端处理负担并提升整体系统效率和稳定性。 在实际应用中,WG783广泛应用于多个行业领域:包括但不限于三一重工等企业的智能工厂项目;各种机械设备制造商的设备监控需求;环保监测中的污水处理与气体检测任务;以及能源领域的风电、光伏电站及石油开采作业。此外,在供水供热供气市政工程和智慧农业(如灌溉控制)中也发挥着重要作用。 物通博联WG783工业智能网关通过提供全面的数据采集和边缘计算解决方案,助力企业实现数字化转型与智能化升级的目标。
  • MATLAB R2017a算法配套代码
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    本书为《MATLAB R2017a人工智能算法》的配套书籍,提供了丰富的源代码和实例,帮助读者深入理解和应用书中的人工智能相关算法。 MATLAB R2017a人工智能算法配书代码,仅包含代码。
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    本白皮书深入探讨了智能充电桩与物联网技术的融合应用,分析其在电动汽车充电网络中的作用,并提供未来发展趋势和技术挑战的见解。 本白皮书由南网电动与华为共同编制而成,融合了两家公司在智慧能源、物联网、先进信息技术通讯及能源系统架构设计方面的技术优势。它概述了基于数字引擎的强大连接能力和云计算能力的充电基础设施,并结合“四网融合”的应用场景进行了战略思考。以物联网为媒介,聚合充电网络、车联网和能源网络来推动产业链数字化进程,更环保地满足多元化的用户需求,支持可再生能源与多元化储能系统的协同发展,重塑电网在新时代中的新业态。 ### 智慧充电桩物联网技术白皮书核心知识点解析 #### 一、电动汽车充电基础设施的发展背景及挑战 1. **发展背景**: - **政策推动**:自国家启动“新基建”以来,充电基础设施产业迅速崛起,并成为重要的发展方向。 - **市场潜力**:随着电动汽车市场的不断扩大,对充电设施的需求也在快速增长。 - **技术进步**:物联网、云计算等先进技术的应用为充电设施建设提供了新的发展机遇。 2. **面临挑战**: - **运维效率低下**:充电桩的日常维护和管理不够高效,导致资源浪费。 - **安全问题突出**:缺乏有效的安全保障措施,存在安全隐患。 - **用户体验不佳**:如寻找充电桩不便、充电时间过长等问题影响用户满意度。 - **桩网协同机制不完善**:充电桩与电网之间的协调配合尚不成熟,降低了服务质量和效率。 #### 二、智慧充电桩物联网技术解决方案 1. **技术框架**: - **云管边端架构**:采用先进的“云端结合”、“边缘处理”的模式,实现数据的高效采集、处理及分析。 - **信息收集与传输**:通过传感器等设备获取充电过程中的各类数据。 - **边缘计算应用**:利用边缘计算技术进行初步的数据处理和决策支持。 - **云上深度挖掘**:将经过边缘端预处理后的数据上传到云端,进一步深入分析并优化全局。 2. **关键技术**: - **边缘计算技术**:定义与价值、容器化架构等。 - **物联网联接技术**:包括5G超宽通信、HPLC宽带电力线载波通讯及Wi-Fi 6无线接入等多种方式。 - **统一管理平台**:提供集中式的数据管理和分析服务平台。 - **网络安全保障机制**:确保数据传输和存储的安全性。 - **人工智能技术应用**:如预测分析与故障诊断等。 #### 三、智慧充电桩物联网的应用场景 1. **公变台区小区停车场智能充电模式**:适用于住宅社区,通过智能化调度实现高效充电。 2. **企业园区内停车场的智能充电解决方案**:针对特定企业的用电需求提供定制化服务。 3. **公共停车场中的专变台区智能充电方案**:提高公共区域中充电桩设施使用效率。 4. **高速公路服务区快速补电场景**:为长途驾驶者提供便捷高效的充电体验,缩短等待时间。 #### 四、案例分析 1. **南网电动深圳民乐P+R充电站项目** - 通过智慧化技术手段解决城市中心停车难和充电不便的问题。 - 设计并实施了智能管理系统以提高运营效率和服务质量。 - 提升用户体验,实现高效管理。 2. **碧新路充电场站案例**: - 针对商业区的用电需求提供便捷服务。 - 实施物联网技术来优化管理和调度方案。 - 增强用户满意度和提升服务质量。 #### 五、总结与未来展望 - **当前成果**:智慧充电桩物联网的应用有效解决了现有充电基础设施面临的问题,提升了用户体验,并促进了能源的有效利用。 - **未来发展**:随着技术的进步及应用场景的拓展,该领域将继续发挥关键作用,推动电动汽车产业快速发展并助力绿色出行目标实现。 总之,智慧充电桩物联网不仅有助于解决当前存在的问题,还能进一步促进充电设施向更智能化、高效化方向发展,在支持电动车产业发展的同时对环境保护做出贡献。
  • 识别系统
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    这款人工智能系统专为动物识别设计,能够准确快速地辨别各种动物种类。它广泛应用于生态保护、农业监控及宠物管理等领域,助力人类更好地理解和保护自然环境。 《动物识别系统:基于MFC与人工智能的创新实践》探讨了一种结合了计算机视觉、模式识别和人工智能技术的应用。该系统的目的是通过软件自动辨识不同种类的动物,并为动物保护、生态研究及动物园管理等领域提供支持。 本段落将深入介绍这一系统的实现方式和技术核心,特别是它如何利用微软基础类库(MFC)与VC++编程环境进行开发。首先来了解一下MFC:它是微软提供的一个面向对象的C++类库,旨在简化Windows应用程序的构建过程。通过封装各种Windows API函数,开发者可以以更加抽象和高级的方式处理窗口、控件以及消息等基本元素。 在动物识别系统中,MFC可能被用来搭建图形用户界面(GUI),帮助创建直观且易于操作的应用程序界面,使用户能够轻松上传图片或视频进行辨识。人工智能技术在这个过程中扮演着关键角色,主要通过深度学习算法实现对动物特征的自动学习和分类功能。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的技术方法,旨在通过对大量数据的学习来识别模式并作出预测。在本系统中,可能会使用卷积神经网络(CNN)这种专门用于图像处理的模型类型。这类模型能够从输入图片中提取关键视觉特征,并通过训练过程学会区分不同种类动物的独特标识。 实际开发过程中,开发者首先需要收集大量的标记化动物图像作为训练数据集;接着利用这些数据来训练和优化CNN模型;最后将经过充分学习后的模型集成进MFC应用程序内。当用户上传新的图片时,系统会调用该深度学习模型进行识别,并输出预测结果。 同时,VC++(即Visual C++)提供了编写、编译及调试代码所需的工具环境支持,同时也为使用MFC库构建应用架构带来了便利性。此外,“推理”一词可能指的是在动物分类过程中涉及的决策逻辑机制——这通常包括概率推断或规则引擎等方法来处理不确定性情况。 综上所述,此项目综合运用了MFC、VC++编程环境以及深度学习技术,在简化开发流程的同时实现了高效的自动识别功能。随着相关科技的发展进步,未来版本有望进一步提高性能表现,为生态保护与科学研究带来更大的帮助。
  • 识别系统
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    本项目开发了一套先进的动物识别人工智能系统,利用深度学习技术,能够准确地从图像或视频中识别和分类各种动物,为生态保护、科学研究等领域提供了强大的工具。 一个可以识别老虎、狮子、企鹅、长颈鹿等15种动物的识别系统。
  • 家居OneNet
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    OneNet是面向物联网设备提供连接管理、设备管理和应用开发等服务的开放平台,致力于帮助用户轻松构建各类智能家居应用。 STM32F103系列芯片可以通过ESP8266连接到ONNET平台,并使用MQTT协议进行通信。该过程有详细的教程可供参考,即使是初学者也能轻松上手。应用场景包括将STM32上的所有传感器数据上传至ONNET云平台,例如DHT11温湿度传感器和MQ-2烟雾传感器的数据等。