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人工智能+物联网:从传感器到机器学习:智能化的数据采集和分析

作者:禅与计算机程序设计艺术

大数据时代是一个数据爆炸的时代。如何从海量数据中快速找到隐藏在其中价值的信息,成为当今企业竞争中不可或缺的能力?人工智能和物联网正在成为经济领域和产业界的主流,新一代互联网物联网平台、AI智能终端、海量数据和算法驱动的应用服务,都给人们生活带来了新的希望。本文将通过介绍传感器、微控制器、无线通信、机器学习等相关知识,以及开源软件平台ThingsBoard、OpenHab、TensorFlow等工具进行实践,分享作者对智能化数据的收集、分析和处理过程的理解。

2.基本概念术语说明

传感器

传感器(Sensor)是指能够感知自然界物质条件,并将这些信息转化成电信号、磁信号或者其他形式的信号的装置。它可以分为两类,温度、湿度、光照强度、加速度、陀螺仪、红外线、麦克风、声压计、水流、地磁、电池、等离子等。传感器的分类一般有1种(数字)输入和一种输出。如温度传感器可以检测出目标区域内空气的温度变化,输出反馈给计算机。

微控制器

微控制器(Microcontroller)又称单片机、MCU,通常由多个硬件模块组成,包括运算器、存储器、输入/输出接口等,主要用于处理电子系统的各种功能。微控制器可应用于很多领域,如工控、电力、航天、自动驾驶、医疗诊断、环境监测、机器人控制等。在人工智能领域,微控制器被广泛应用于嵌入式系统、移动终端、无人机等设备中。

无线通信

无线通信(Wireless Communication)是指利用无线电波通讯的技术,如蓝牙、WIFI、ZigBee、LoRa、GSM等,使得设备之间可以短距离、高速率、低功耗的通信。无线通信被广泛应用于智能手表、穿戴设备、智能车载设备、家庭监控等


本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131714960
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