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斯蒂尔曼智能科技有限公司——斯蒂尔曼物联网末端试水监控系统

以近两年火起来的共享单车为例，方便出行让民众欢欣鼓舞，乱停乱放也让民众苦不堪言。即使政府也出台了不少相关政策，但并未得到有效解决。但是，单次旅行所用的智能涨闸锁是一个理想的解决方案。共享单车的发展还将伴随着国家绿色出行的口号继续前进。如今电动自行车、高i档自行车采用涨闸已越来越普遍。在物联网发展到一定阶段，家用电器可以与外部网络相连，通过传感器来传递家用电器信息。物联网的发展，必然会带动传感器的发展，传感器的发展到了一定程度，或许变形金刚也会出现。毫不奇怪。在21世纪，计算机技术的迅猛发展大大提高了信息处理的效率。无线通信技术，如 LTE、5 G的NB-IOT的迅速发展，提高了信息传输效率。

实际上，第二个原因尤其重要，神经网络的特点决定了它需要大量的数据来学习，学习的有效数据的数量往往决定了训练后神经网络的效果，甚至算法的重要性也可能排在数据量之后。

而且物联网设备，如智能家电、可穿戴设备等，每天都会产生大量的数据，这些数据经过处理和清理之后，可以作为对神经网络的一种很好的训练数据。而训练好的神经网络可以再一次应用在物联网设备上，形成良性循环。

在人工智能领域，物联网是一个很好的应用场景。伴随着人工智能的快速发展，物联网这一同样出现于多年前的理论和技术，将迎来新的春天。

作为新一代信息技术重要组成部分的物联网，是“信息化”时代的一个重要发展阶段。它的英文名称是：' Internet of things'(IoT)。如其名称所示，物联网是连接互联网的东西。它有两个含义：di一，物联网的核心和基础仍然是因特网，它是因特网之上延伸和扩展的网络；第二，它的客户端延伸和扩展到任何事物之间，进行信息交换和通信，即物物相息。在智能感知、识别技术和普适计算等通信感知技术的推动下，物联网在网络融合方面得到广泛应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。IIIN是因特网的应用扩展，物联网更多的是业务和应用，而非网络。所以应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的2.0创新是物联网的灵i魂。

近几年来，在世界范围内进行的众多物联网创新中， ITS已由试点走向推广，取得了可喜的成绩。

如今，荷兰正在开展一项雄心勃勃的计划，该计划依靠数百个智能交通信号来识别正在行驶的车辆，从而帮助救护车安全快速地到达目的地，并向卡车司机提供关于减少拥挤的路线的建议，以帮助减少污染。

这个交通平台让荷兰司机可以通过因特网通过手机或更新后的仪表盘导航系统与道路环境交流。荷兰人说，2018年这个系统的用户超过100万，2020年达到250万。近期，一个城市数据访问平台在一月上线，它提供了一个中央存储库，在这里，人们可以接收和发送关于智能移动的所有信息。

流式分析：流式分析，也叫事件流处理，它可以帮助分析大量的“动态”数据集。这些实时数据流可以被分析来检测紧急情况，从而促进即时响应。物联网数据类型受益于流式分析，包括流量分析、空中交通分析和金融交易追i踪所使用的数据类型。

时序分析：时序分析是基于时间的数据，通过分析数据可以发现任何异常、模式或趋势。健康监测和天气监测是时间序列分析中获益zui多的两个系统。周围都是物联网数据——在我们的家里，汽车里，办公室里，而物联网技术可以产生大量的数据。消费者和组织可以通过收集、处理和分析物联网数据，获得有价值的洞察力，帮助他们成长，做出更好的未来决策。

边界作为 IoT部署服务，可提供 OT和 IoT设备的生命周期管理、远程云界面管理、多种网络和工业协议管理、稳定连接和自动断开操作。创建边缘机器学习算法需要强大的计算能力，但企业组织可能仍然希望向云发送数据以进行分析，或者仅仅是向云发送边缘数据分析结果。

供货商或合作伙伴可以运行“边缘即服务”产品，企业组织也可以负责操作。有兴趣使用边缘服务的企业组织仍然是他们的边缘专i家。依赖于工业，如农业或制造业，有许多独特的优点，将产品与机器整合在一起需要很高的精i确度。商业机构zui了解他们的系统，也zui了解是否有供应商或合作伙伴不能使用的数据。