物聯網和人工智能

　　物聯網系統運用戶可以完成更深化的自動化，檢查以及在系統之間的整合。它進步了這些區域的范圍及其精度。物聯網運用現有的和正在興起的技術來停止傳感，聯網和人工智能。物聯網能夠經過產活力器互相聯絡各種數據的方式來鼓舞技術轉型。

　　物聯網關鍵功用

　　物聯網的最重要功用包括AI，銜接性，傳感器，主動參與和小型設備運用。這些功用的扼要引見如下：

　　AI — 物聯網實踐上能夠做任何事情，這意味著它能夠應用數據搜集，人工智能算法和網絡的力氣來改善生活的各個方面。這將意味著一件簡單的事情，就像加強您的冰箱和櫥柜一樣，一旦牛奶和您最喜歡的谷物用完了，就能夠與您首選的雜貨店下訂單了。

　　銜接性- 用于網絡特別是IoT網絡的新支持技術，意味著網絡并不完整與主要供給商綁定。網絡將以更小和更廉價的范圍存在，但依然是明智的。物聯網在其系統設備之間創立這些微型網絡。

　　傳感器- 物聯網在沒有傳感器的狀況下會失去其特征。它們充任過程工具，將物聯網從規范的設備無源網絡轉變為可以停止實踐集成的有源系統。

　　主動參與- 當今與互聯技術互動的豐厚性是經過被動參與完成的。物聯網為活動內容，產品或效勞參與引入了替代范例。

　　小型設備- 能夠預見，隨著時間的流逝，設備將變得更小，更廉價，功用更強大。物聯網應用功用強大的微型設備來提供其精確性，可量化性和靈敏性。

　　人工智能

　　人工智能可能是旨在構成智能機器的工程學的一個分支。它已成為技術行業中至關重要的一局部。與AI相關的研討十分技術性和專業性。AI的中心問題包括為某些特征編程計算機，例如：

　　學問

　　推理

　　處理問題

　　知覺

　　學習

　　規劃

　　可以支配和挪動物體

　　AI需求采取行動

　　但是，要使任何物聯網應用成為有價值的購物（或制造??），它都應在該鏈的最后一步即“行為”中證明價錢。當然，“行為”將意味著關聯水平的各種變化，從深入的物理動作（例如，將汽車部署到機動車事故現場）到僅向相關客戶提供根本信息（例如，發送短信）提示駕駛員他們的汽車需求與護理油的改換有關）。但是，雖然“行動”的最終措辭實踐上是什么，但其價值完整沉浸于倒數第二個剖析。

　　正是在這里，在“剖析”步驟中，肯定了任何物聯網效勞的真實價值，而這正是人工智能（或更恰當地，稱為機器學習的AI子集）將發揮關鍵作用的中央。

　　機器學習使行動變得有價值

　　機器學習能夠是一種編程，能夠使軟件“代理”具有靈敏性，能夠在呈現給它的數據中查找形式，以便它能夠從這些形式中學習，從而調理隨后剖析信息的方式。Netflix向美國提供量身定制的節目引薦或Spotify修正了播放列表后，我們曾經在日常生活中運用了機器學習等專業學問。當將機器學習應用于“剖析”步驟時，它將極大地修正在下一個“行為”步驟中所做的（或未做的）工作，從而連續地指示操作對客戶而言是高，低還是無價值。

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