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            股權代碼:171007
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            前沿的技術(shù)
            發(fā)布人:大通前沿   發(fā)布時(shí)間:   瀏覽次數:128   分享到:

            1、虛擬現實(shí)數據分析研究現狀

            虛擬現實(shí)技術(shù)(簡(jiǎn)稱(chēng)VR,Virtual Reality)的技術(shù)根源可以追溯到最初模擬平時(shí)和緊急情況下的飛行環(huán)境,用來(lái)訓練飛行員。在歐美發(fā)達國家,虛擬現實(shí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于虛擬設計、戰術(shù)演練、虛擬培訓、城市規劃、醫學(xué)和地質(zhì)勘探等領(lǐng)域。美國航空航天局“哈勃太空望遠鏡的修復和維護”計劃、美國西科爾斯基飛機公司和波音公司開(kāi)發(fā)RAH-66“科曼奇”直升機、德國寶馬汽車(chē)公司的汽車(chē)零部件設計、內飾設計、空氣動(dòng)力學(xué)試驗和撞車(chē)安全試驗等工作中均用到虛擬現實(shí)技術(shù),相比之下,國內對VR的研究才剛剛起步。

            裝備訓練中通過(guò)建立計算機裝備虛擬仿真系統,針對具體型號的裝備,對不同想定背景下的多組裝備使用方案以及對同一方案下的多組參量進(jìn)行多次重復的虛擬仿真實(shí)驗,產(chǎn)生大量的復雜的具有多維數據特征的虛擬仿真結果,積累了大量實(shí)驗數據。目前,對實(shí)驗數據的分析除了采用簡(jiǎn)單的統計方法外,還采用數據倉庫技術(shù),將實(shí)驗數據結構化后進(jìn)行數據挖掘和可視化展示,如果處理和分析過(guò)程過(guò)程緩慢,則通過(guò)提高硬件配置和優(yōu)化傳統方法(如選用優(yōu)秀數據庫工具、數據分區、建立索引、擴大緩存、優(yōu)化SQL等)提高性能。

            2、大數據挖掘技術(shù)研究現狀

            近年來(lái),“大數據”已廣為人知,大數據的數據集大小以難以想象的速度增長(cháng),給數據處理帶來(lái)了極大的挑戰。然而傳統的數據管理和分析系統是基于關(guān)系型數據庫管理系統 (RDBMS) 的,這些系統在處理結構化數據時(shí)性能突出,但是對半結構化或無(wú)結構化數據的處理卻無(wú)法提供有力的支持。顯然,傳統的 RDBMS 無(wú)法處理如今大數據的規模和異構性。

            由于大數據的多樣性,數據分析的方法大不相同。有些工作對領(lǐng)域相關(guān)的算法進(jìn)行了總結。Manimom 等在中對數據挖掘算法進(jìn)行了分類(lèi),將其分為描述性、預測性和驗證性,但傳統的集中式串行數據挖掘方法不再是一種適當的信息獲取方式。作為大數據的IT基礎平臺,基于云計算的數據挖掘技術(shù)研究已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)話(huà)題,基于Hadoop的數據挖掘工具平臺也紛紛出現,如中科院的PDMiner,這些工具平臺大多通過(guò)改造傳統的數據挖掘算法,采用并行方式進(jìn)行大規模的數據分析,從而提高了數據挖掘的效率。

            3、物聯(lián)網(wǎng)

            定義

            最簡(jiǎn)潔明了的定義:物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統電信網(wǎng)等信息承載體,讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象實(shí)現互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò )。它具有普通對象設備化、自治終端互聯(lián)化和普適服務(wù)智能化3個(gè)重要特征。

            其它的定義:物聯(lián)網(wǎng)指的是將無(wú)處不在(Ubiquitous)的末端設備

            Devices)和設施(Facilities),包括具備內在智能的傳感器、移動(dòng)終端、工業(yè)系統、樓控系統、家庭智能設施、視頻監控系統等、和外在使能”(Enabled)的,如貼上RFID的各種資產(chǎn)(Assets)、攜帶無(wú)線(xiàn)終端的個(gè)人與車(chē)輛等等智能化物件或動(dòng)物智能塵埃Mote),通過(guò)各種無(wú)線(xiàn)和/或有線(xiàn)的長(cháng)距離和/或短距離通訊網(wǎng)絡(luò )連接物聯(lián)網(wǎng)域名實(shí)現互聯(lián)互通(M2M)、應用大集成(Grand Integration)、以及基于云計算的SaaS營(yíng)運等模式,在內網(wǎng)(Intranet)、專(zhuān)網(wǎng)(Extranet)、和/互聯(lián)網(wǎng)Internet)環(huán)境下,采用適當的信息安全保障機制,提供安全可控乃至個(gè)性化的實(shí)時(shí)在線(xiàn)監測、定位追溯、報警聯(lián)動(dòng)、調度指揮、預案管理、遠程控制、安全防范、遠程維保、在線(xiàn)升級、統計報表、決策支持、領(lǐng)導桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服務(wù)功能,實(shí)現對萬(wàn)物高效、節能、安全、環(huán)保管、控、營(yíng)一體化。

            一句式理解物聯(lián)網(wǎng)

            把所有物品通過(guò)信息傳感設備與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái),進(jìn)行信息交換,即物物相息,以實(shí)現智能化識別和管理。

            泛在聚合

            全球范圍內物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐主要集中在三大方向。

            何為數據泛在聚合意義上的物聯(lián)網(wǎng)?

            第一個(gè)實(shí)踐方向被稱(chēng)作智慧塵埃,主張實(shí)現各類(lèi)傳感器設備的互聯(lián)互通,形成智能化功能的網(wǎng)絡(luò )。

            第二個(gè)實(shí)踐方向即是廣為人知的基于RFID技術(shù)的物流網(wǎng),該方向主張通過(guò)物品物件的標識,強化物流及物流信息的管理,同時(shí)通過(guò)信息整合,形成智能信息挖掘。

            第三個(gè)實(shí)踐方向被稱(chēng)作數據泛在聚合意義上的物聯(lián)網(wǎng),認為互聯(lián)網(wǎng)造就了龐大的數據海洋,應通過(guò)對其中每個(gè)數據進(jìn)行屬性的精確標識,全面實(shí)現數據的資源化,這既是互聯(lián)網(wǎng)深入發(fā)展的必然要求,也是物聯(lián)網(wǎng)的使命所在。

            比較而言,智慧塵埃意義上的物聯(lián)網(wǎng)屬于工業(yè)總線(xiàn)的泛化。這樣的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐自從機電一體化和工業(yè)信息化以來(lái),實(shí)際上在工業(yè)生產(chǎn)中從未停止過(guò),只是那時(shí)不叫物聯(lián)網(wǎng)而是叫工業(yè)總線(xiàn)。這種意義上的物聯(lián)網(wǎng)將因傳感技術(shù)、各類(lèi)局域網(wǎng)通信技術(shù)的發(fā)展,依據其內在的科學(xué)技術(shù)規律,堅實(shí)而穩步地向前行進(jìn),并不會(huì )因為人為的一場(chǎng)運動(dòng)而加快發(fā)展速度。

            RFID意義上的物聯(lián)網(wǎng),所依據的EPCglobal標準在推出時(shí),即被定義為未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)的核心標準,但是該標準及其惟一的方法手段RFID電子標簽所固有的局限性,使它難以真正指向物聯(lián)網(wǎng)所提倡的智慧星球。原因在于,物和物之間的聯(lián)系所能告知人們的信息是非常有限的,而物的狀態(tài)與狀態(tài)之間的聯(lián)系,才能使人們真正挖掘事物之間普遍存在的各種聯(lián)系,從而獲取新的認知,獲取新的智慧。

            泛在聚合即是要實(shí)現互聯(lián)網(wǎng)所造就的無(wú)所不在的浩瀚數據海洋,實(shí)現彼此相識意義上的聚合。這些數據既代表物,也代表物的狀態(tài),甚至代表人工定義的各類(lèi)概念。數據的泛在聚合,將能使人們極為方便的任意檢索所需的各類(lèi)數據,在各種數學(xué)分析模型的幫助下,不斷挖掘這些數據所代表的事務(wù)之間普遍存在的復雜聯(lián)系,從而實(shí)現人類(lèi)對周邊世界認知能力的革命性飛躍。

            4、人工智能

            人工智能的定義可以分為兩部分,即人工智能。人工比較好理解,爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì )要考慮什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng )造人工智能的地步,等等。但總的來(lái)說(shuō),人工系統就是通常意義下的人工系統。

            關(guān)于什么是智能,就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識CONSCIOUSNESS)、自我SELF)、思維MIND)(包括無(wú)意識的思維(UNCONSCIOUS_MIND))等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認同的觀(guān)點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很難定義什么是人工制造的智能了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。

            人工智能計算機領(lǐng)域內,得到了愈加廣泛的重視。并在機器人,經(jīng)濟政治決策,控制系統,仿真系統中得到應用。

            尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個(gè)定義:人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。而另一個(gè)美國麻省理工學(xué)院溫斯頓教授認為:人工智能就是研究如何使計算機去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。這些說(shuō)法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類(lèi)智能活動(dòng)的規律,構造具有一定智能的人工系統,研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應用計算機的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

            人工智能是計算機學(xué)科的一個(gè)分支,二十世紀七十年代以來(lái)被稱(chēng)為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)之一。這是因為近三十年來(lái)它獲得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個(gè)獨立的分支,無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統。

            人工智能是研究使計算機來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習、推理、思考、規劃等)的學(xué)科,主要包括計算機實(shí)現智能的原理、制造類(lèi)似于人腦智能的計算機,使計算機能實(shí)現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科??梢哉f(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì )科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應用層次,是它的一個(gè)應用分支。從思維觀(guān)點(diǎn)看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數學(xué)常被認為是多種學(xué)科的基礎科學(xué),數學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數學(xué)工具,數學(xué)不僅在標準邏輯、模糊數學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。
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