物联网的发展有哪些影响？

当我们了解人工智能技术的时候，我们已经普及了深度学习的概念。今天，我们来了解一下深度学习对物联网发展的影响。先开始今天天通苑电脑培训的主要内容。

技术

物联网时代，大量的感知机每天都在收集和产生涉及各个领域的数据。由于提高商业和生活质量的需求，应用物联网技术分析大数据流是一个非常有价值的研究方向。本文详细概述了在物联网领域使用深度学习来改进数据分析和学习方法。作者从机器学习的角度，将处理物联网数据的方法分为物联网大数据分析和物联网流数据分析。总结了目前不同的深度学习方法，详细讨论了使用深度学习方法分析物联网数据的优势，以及未来面临的挑战。

在这一系列文章中，我们介绍了深度学习以及长期和短期记忆(LSTM)网络，展示了如何为异常检测生成数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。在本文中，我们将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态优化执行和使用ApacheSpark作为运行时引擎来帮助执行线性代数运算。它还表明，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于时间序列传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上的高级异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户使用他们的技术。无论是设置定时器等简单任务，还是用谷歌助手调节恒温器等更复杂的任务，都可以参与。在这篇文章中，一步步介绍了如何构建自己的助手应用，并通过简单地要求Google控制AndroidThings设备来浇灌植物。

源代码开放的

Tinyweb是一个简单的轻量级HTTP服务器，用在运行MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备上。拥有一个简单的HTTP服务器允许开发人员为他们的物联网设备创建漂亮和现代的用户界面。Tinyweb本身就是一个简单的TCP服务器，运行在uasyncio上。

Mynewt是一个适合微型嵌入式设备的组件式开源操作系统。ApacheMynewt使用newt构建一个包管理系统，该系统允许开发人员只选择构建操作系统所需的组件。其目标是使以功耗和成本为驱动因素的微控制器环境的应用和开发变得容易。Mynewt提供开源的蓝牙5.0协议栈和嵌入式中间件、flash文件系统、网络栈、bootloader、FATFS、bootloader、统计和记录基础设施。

AngularIotDashboard是基于Angular4开发的物联网领域的仪表盘。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居、智能办公和工业自动化的弹性前端。通过许多可重用的组件，开发人员可以基于AngularIoTDashboard启发和实现他们自己版本的托管物联网仪表板。

五金器具

FemtoUSB是基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。它旨在为那些对ARM设计感兴趣的人，尤其是那些准备从AVR8位硬件转换到非常强大的ARM32位工具的人提供一个基本的起点。它的电路板设计、原理图和零件清单都是完全开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本电路图等等。