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斯蒂爾曼智能科技有限公司——IOTDAE3000

機器學習是一種人工智能，它不需要寫程序就能幫助計算機“學習”。在程序設計方面，電腦著重于接收到的數據。zui新的數據能幫助機器“理解”你的喜好，并據此自我調整。舉例來說，如果一個視頻網站推薦了一部你可能喜歡的電影，它就可以根據你過去的選擇來判斷你的喜好。

更安全更智能的路由器

大部分物聯網消費者都是在家使用，但是很少有安裝了安全軟件且易受攻擊的物聯網用戶。

許多物聯網設備制造商都很早就把注意力集中在物聯網產品的快速上市上，沒有考慮安全問題。伴隨著家庭物聯網設備數量的不斷增加，智能家居的安全問題也日益突出，為確保家庭智能家居的安全，在家庭路由器中增加安全功能是zui好的選擇，它是智能家居設備聯網的入口，通過路由器信息的安全保證了智能家居的安全。提供一些安全措施，如口令保護，防火墻等，并將其配置為只允許網絡上的某些設備。

Con1strained Application Protocol是一個協議，它運行在一個資源相對緊張的設備上。通常情況下， CoAP協議也運行在 UDP協議上。

這個 CoAP協議設計得很簡單，zui小的包只有4字節。CoAP協議采用 C/S體系結構，交互模式與 HTTP協議的請求-響應相似。通過與 coap://192.168.1.150:5683/2ndfloor/temperature相似的 URL，設備可以識別實體，并使用與 HTTP相似的 PUT、 GET、 PO1ST、 1DELET請求指令獲取或修改該實體的狀態。

大部分收集到的數據都被浪費了。要從大量數據中尋找業務問題“答i案”，業務分析員必須對無關數據進行過濾，并找到可能存在答i案的具體數據集。因此，估計有60%至73%的資料沒有被分析。

在面對處理大數據的挑戰時，我曾設想這樣一個場景：為數百萬用戶提供服務的大型電力公司試圖預測即將到來的夏季用電高峰。搜集、整理必要的資料，然后進行預測、建立模型，這幾乎是不可能完成的任務，因為資料集太大了，很難整理出來。(加上每個客戶5分鐘間隔內的物聯網傳感器數據，你就能清楚地看出這有多困難)

在如何使用數據、雇傭數據科學家和使用第三方資源、如何結合使用工具使數據挖掘變得有效等方面，公共部門正在進行大量的培訓，其中zui關鍵的是獲得正確的專業知識。

還必須為數據集提出正確的問題和定義查詢。假如你沒有問出正確的問題來獲得zui深刻的見解，收集更多的數據是沒有任何價值的。利用物聯網平臺處理數據的好處包括強大的分析和可視化能力，這些能力能夠提供趨勢分析，甚至是投資回報(ROI)。可針對不同部門和利益相關者對工具和可視化功能進行定制和個性化。

在數據處理過程中，數據的時效性是指數據在處理過程中的產生時間，它是由系統的運行部署來決定的。資料可使用多次，或可在使用一次之后清除資料。從整體上看，是遠程數據部署還是邊緣數據部署影響數據的時效性，通常是邊緣數據部署時間短，遠程數據部署時間長。邊界部署所需的數據通常具有及時性，但邊界存儲空間較小，計算能力較差，因此無法長期保存；遠程數據通常用于顯示歷史數據，進行計算分析，同時具有云端空間和計算的可擴展性，因此數據的時效性較高。

實時性也是數據時效性的一部分，實時性與數據的放置位置、數據的重要性及傳輸方式有關。

通過 AR和 VR，遠程學習可以創造出沉浸式的學習體驗。網上學習是課堂教學的標準化延伸。學校可以與 IT部門合作，為學生創建一套“技術套件”，其中包括便攜式筆記本電腦、網絡設備和桌面數據存儲解決方案。

一般架構不再適用

很多企業仍然使用通用架構來管理 IoT數據。但多數時候，通用計算架構不能完全滿足 IoT工作負載要求。這種方法不能滿足 IoT應用程序對可訪問性、容量、可靠性和可伸縮性的要求，因為一般的商業架構都沒有考慮 IoT系統可能面臨的各種因素。

邊緣化產生的數據在不斷增長， IT/OT融合和邊緣化產品成為物聯網中數據處理的zui佳選擇。“邊緣計算”和“物聯網”是當今發展非常迅速的兩種技術，結合了“邊緣計算”和“物聯網”的領i導者將會發現，邊緣計算與操作技術和 IT融分。

大多數運行技術和用戶數據都是在邊緣生成的，主要來自物聯網設備。

邊界數據可以幫助組織提高業務洞察力、庫存是否充足、機器是否得到維護等等。這對組織是有價值的。高i效的邊緣數據能夠縮短響應時間，降低連接成本，提高傳輸安全性，減少存儲，提高可靠性。

每一天，我們的周圍都是各種形式的傳感器，它們監測、測量和發送數據。連接在一起的 IOT (物聯網)設備和技術能夠實時監測和測量數據，有助于節省時間、能源和金錢。但如何收集、處理和分析物聯網數據？

感應器收集來自物聯網消費設備的數據，例如安全系統，智能電器，智能電視，以及可穿戴健康設備。還可以從商用設備上收集數據，包括商用安全系統，交通監測設備和天氣追i蹤系統。資料可傳送，保存，并可隨時取回。物聯網設備收集數據的例子如下：自動化數據，很多人對設備自動化持懷疑態度。不管是辦公室的自動燈具還是溫度調節裝置，都需要自動化。若無自動控制，某人的工作就是記得每天調節2次溫度，zui后調節完，關掉所有燈光。