物联网的发展有哪些影响作用？

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面沙河电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。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，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

ARM是一家好很厉害的公司 ，ARM处理器是英国Acorn有限公司设计的低功耗成本的第一RISC微处理器。全称为Advanced RISC Machine。ARM处理器本身是32位设计，但也配备16位指令集，一般来讲比等价32位代码节省达35%，却能保留32位系统的所有优势。当然这家公司不生产产品，它是做架构设计的，ARM架构，曾称进阶精简指令集机器（Advanced RISC Machine）更早称作Acorn RISC Machine，是一个32位精简指令集（RISC）处理器架构。还有基于ARM设计的派生产品，重要产品包括Marvell的XScale架构和德州仪器的OMAP系列。ARM家族占比所有32位嵌入式处理器的75%，成为占全世界最多数的32位架构。当然现在已经不只是32位了。

ARM是世界上最具影响力的芯片技术提供商之一，主要从事低费用、低功耗、高性能芯片研发，全世界99%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构。所有的iPhone和iPad都使用ARM芯片，多数Kindle阅读器和Android设备也都采用这一架构。这点苹果三星能比华为好到哪里去呢？而现在其实可以说ARM是全球唯一认可的手机芯片架构标准制定商。

ARM虽然没有直接制造产品，但使用ARM架构的芯片却无处不在。智能手机、智能电视、可穿戴设备、移动基站、企业服务器、医疗器械、智能驾驶以及物联网等其他科技领域，ARM均有涉猎。

在移动终端领域，包括高通、三星、联发科等在内的全球1384家移动芯片制造商都采用了ARM的架构，全球超过85%的智能手机和平板电脑的芯片都采用了ARM架构的处理器，超过70%的智能电视也在使用ARM的处理器。成立至今，基于ARM架构的芯片出货量累计高达950亿，覆盖了全球80%的人口。