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5G结合物联网、云计算、大数据及人工智能(2).html

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简介：
本文章探讨了5G技术如何与物联网、云计算、大数据和人工智能等关键技术相结合，推动智能城市、远程医疗等领域的发展。 5G、物联网、云计算、大数据以及人工智能这些技术名词的理解与解释。这些概念涵盖了当前信息技术领域的前沿领域和技术趋势，对于理解现代科技的发展具有重要意义。具体来说： 1. **5G**：第五代移动通信技术，它提供了比4G更快的数据传输速度和更低的延迟时间。 2. **物联网（IoT）**：通过互联网将各种设备、车辆等物品连接起来的技术体系，实现数据交换与远程控制。 3. **云计算**：利用互联网提供计算资源和服务的一种模式，包括软件应用服务、存储空间及服务器托管等。 4. **大数据**：指规模巨大且复杂的数据集，在传统数据库管理工具难以处理的情况下需要采用新型技术和方法进行分析和挖掘价值信息的过程。 5. **人工智能（AI）**：研究开发用于模拟、延伸与扩展人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理等多个领域。

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  • 5G结合物联网、云计算、大数据及人工智能(2).html
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    本文章探讨了5G技术如何与物联网、云计算、大数据和人工智能等关键技术相结合，推动智能城市、远程医疗等领域的发展。 5G、物联网、云计算、大数据以及人工智能这些技术名词的理解与解释。这些概念涵盖了当前信息技术领域的前沿领域和技术趋势，对于理解现代科技的发展具有重要意义。具体来说： 1. **5G**：第五代移动通信技术，它提供了比4G更快的数据传输速度和更低的延迟时间。 2. **物联网（IoT）**：通过互联网将各种设备、车辆等物品连接起来的技术体系，实现数据交换与远程控制。 3. **云计算**：利用互联网提供计算资源和服务的一种模式，包括软件应用服务、存储空间及服务器托管等。 4. **大数据**：指规模巨大且复杂的数据集，在传统数据库管理工具难以处理的情况下需要采用新型技术和方法进行分析和挖掘价值信息的过程。 5. **人工智能（AI）**：研究开发用于模拟、延伸与扩展人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理等多个领域。
     
  • 大数据、人工智能、物联网、云计算及边缘计算白皮书（72页，2020年）.pdf
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    该白皮书全面解析了大数据、人工智能、物联网、云计算和边缘计算等前沿技术的发展趋势与应用实践，并提供行业洞察分析。文档共计72页，发布于2020年。 大数据、人工智能、物联网、云计算及边缘计算是当前信息技术领域的五大核心技术。它们彼此紧密联系，并共同推动了数字化转型与智能化升级。本白皮书详细阐述了这些技术在2020年的最新进展和发展趋势，同时分析了大数据在不同行业中的应用现状和治理问题。 大数据技术是指处理大规模数据集合的技术和科学，其核心要素包括“4V”特性（体量、速度、种类及准确性）。大数据的全景解析包含了从采集到可视化的各个环节，涉及多种技术和模型算法。人工智能则是模拟、延伸与扩展人类智能的一门科技学科，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等多个领域。 物联网通过信息传感设备按照约定协议将物品连接至互联网，并实现智能化识别、定位及管理等功能；其快速发展使得设备间以及人机之间的交互成为可能。云计算则是一种基于网络的计算模式，它提供基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），用户可根据需要灵活地购买资源和服务。 边缘计算是分布式计算的一种框架，通过将数据处理任务移至设备端来减少延迟并提升效率。这特别适用于自动驾驶、工业互联网等实时性要求高的场景。 2020年大数据技术的发展趋势主要体现在： - 数据处理能力的进一步提高； - 分析方法的创新，如人工智能算法在数据分析中的应用增强； - 大数据的应用范围更广，更多行业开始利用其优化流程和提升服务质量。 产业发展方面，大数据产业链正在逐步完善。产业生态涵盖了从采集到应用的所有环节，并包括各种角色：数据提供者、技术服务商等；商业模式则关注企业如何通过大数据实现价值创造。 此外，在社会生活的多个领域中也看到大数据的应用： - 在疫情防控中的科学依据； - 通信业务的用户行为分析和网络优化； - 制造业的数字化转型及互联网驱动下的商业创新。 数据治理是当前的重要议题，它涵盖组织内部的数据管理能力和跨组织之间的流通。个人隐私保护、跨境流动以及产权立法都是关键焦点。 在法律方面，个人信息保护法正在加速制定；关于跨境流动和权属的规定也在探索中。这些措施旨在保障安全并促进合法合规的使用。 白皮书还展望了未来大数据的发展趋势，并提出建议：加强技术研发、完善生态系统建设、推动数据开放共享及构建治理体系等策略来应对挑战与把握机遇。
     
  • 终于有人说清楚了云计算、大数据和人工智能！
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    本文深入浅出地解析了云计算、大数据及人工智能的核心概念及其相互关系，帮助读者建立清晰认知。 今天我要讲的是云计算、大数据以及人工智能这三个热门话题，并且它们之间存在着密切的联系。当我们谈论这些技术的时候，经常会提到它们之间的相互关系。 首先我们来谈谈云计算。云计算最初的目标是有效地管理资源，主要包括计算资源、网络资源和存储资源三个方面。“计算”指的是计算机硬件的能力，例如处理器（CPU）的速度以及内存大小；“网络”则涉及到设备与互联网的连接方式，比如网线接口或无线Wi-Fi；而“存储”，则是指数据保存的位置及其容量。当我们购买一台笔记本电脑时，需要考虑的因素就包括这些方面。
     
  • 物通博联5G工业智能网关WG783使用手册
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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。
     
  • 智慧农业与物联网及代码结合
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    本项目探索了将物联网技术与现代农业深度融合的新路径，通过编写高效代码实现精准农业管理，促进农作物生长监测、环境调控和资源优化配置。 系统采用NB-IOT模块通过MQTT协议与服务器连接进行数据传输。MySQL数据库负责每日数据的定时存储，本系统设置每三小时存储一次。同时，测量的数据也会在12864液晶屏幕上直观显示，并可以通过移动设备查看。 对于移动设备方面，本系统采用了服务器加NBIOT加微信小程序的方式开发，用于数据显示和管理。 硬件部分包括温空气湿度监测、土壤温湿度监测、CO2气体浓度监测、雾化器加湿系统、风扇排气系统以及水泵加湿系统。当环境中的空气温度或CO2浓度过高时，会自动启动风扇进行排气处理；而一旦检测到土壤湿度偏低，则会通过开启水泵来增加土壤的湿润度。
     
  • ECharts结合HTML的大数据可视化大屏模板：智慧物流、人口活动及治安数据分析.zip
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    本资料提供基于ECharts与HTML开发的大数据可视化解决方案，涵盖智慧物流、人口活动分析和治安数据监测三大板块，适用于构建专业的大屏幕展示系统。 ECharts结合HTML提供了一种大数据可视化大屏展示模板。用户可以根据自己的需求来调整数据和样式，这些模板都是基于ECharts的大数据可视化技术制作的HTML页面。直接打开html文件即可查看展示效果。
     
  • HTML+CSS物联网大数据展示大屏模板
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    本作品为一套基于HTML和CSS设计的物联网大数据展示大屏模板，适用于实时数据可视化场景，帮助用户直观呈现复杂的数据信息。 这段文字可以被重新组织如下：提供近30种适用于不同行业的大型显示屏展示模板，涵盖各种ECharts图表及动画效果，并且全部采用HTML+CSS编写而成。这些模板易于集成与调整，遇到问题时可随时寻求帮助。
     
  • 人工智能期末及结课作业大合集.zip
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    本资料包汇集了多个人工智能课程的期末及结业作业，内容涵盖机器学习、深度学习等多个领域，旨在帮助学生复习和拓展知识。 人工智能期末大作业包括搜索算法、智能优化算法以及深度学习的实践项目集合。 第一部分：搜索算法涵盖了深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）及A*算法，主要用于解决八数码问题。在A*算法的应用中，还比较了三种方法的性能差异，结果显示A*算法明显优于其他两种方法。 第二部分：智能优化算法涉及遗传算法、粒子群寻优算法和蚁群算法，这些都用于求解旅行商问题（TSP）。其中特别指出尽管原始版本的粒子群寻优不适合处理TSP，但经过改进后仍然可以应用于该领域。使用的数据集是att48，在这个数据集中，最优解为10628/33523，这两个数值分别代表伪欧氏距离和标准欧氏距离。 第三部分：深度学习项目包括BP神经网络与卷积神经网络的应用实践，两者均用于手写体识别任务。这部分的学习重点在于理解深度学习的基本原理，并利用TensorFlow框架进行实现。
     
  • 物联网与人工智能分析研究论文
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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。
     
  • STM32结合阿里云共创物联网项目
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    本项目基于STM32微控制器与阿里云平台，旨在开发创新物联网应用，实现设备远程控制、数据采集分析及智能联动等功能。 1. 课程指南：本部分将阐述传统嵌入式开发者在数据上云后所需掌握的服务器端开发技能，并介绍学习过程中所需的软硬件平台及资料下载方法。 2. 阿里云物联网平台： - 简介。 - 基础概念讲解 3. 节点端与开发环境： - STM32节点端及其开发环境的概述 - 利用Paho MQTT客户端协议栈直接连接阿里云IoT平台的方法介绍 - 使用Linkkit C-SDK和TLS通过MQTT协议直连至阿里云IoT平台的操作指南 4. 服务端软件架构： - 软件架构及知识结构的梳理与讲解 - 后端服务开发：本部分将使用Springboot框架搭建后端服务器，接收来自阿里云IoT平台的数据推送，并进行数据库操作和响应前端请求。 - 前端服务开发体验：同样采用Springboot框架构建后端服务器，用于处理从阿里云IoT平台接收到的HTTP2数据推送、执行数据库操作以及回应由客户端发起的服务请求。 5. 附录： 物联网课程中所涉及的服务器端软件环境安装指南及知识结构梳理。