山东专升本计算机第十一章-新一代信息技术

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新一代信息技术
物联网

概念

物联网就是物物相连的互联网,其核心和基础仍然是互联网
计算机,互联网之后信息产业发展的第三次浪潮

推入人类进入智能时代,又称物联时代

三大特征

全面感知

可靠传递

智能处理

• 物联网的最核心

技术架构

感知层

网络层

服务管理层(可并入应用层)

应用层

关键技术

感知与识别技术(首要环节)

• 射频识别技术(RFID),GPS定位技术,红外感应技术

通信与网络技术

• IPV6

信息处理与服务技术

嵌入式技术

位置服务技术

应用领域

智慧工业,智慧农业,智慧物流,智慧交通,智慧能源环保,智能医疗,智能交通,智能家居
人工智能

概念

研究怎样让计算机做一些通常认为需要智能才能做的事,又称机器智能

目的

让机器能够模拟,延伸,和扩展人的智能

基本内容

知识表示
机器感知
机器思维
机器学习

• 人工智能的核心

机器行为
应用领域

问题求解,知识发现和数据挖掘,博弈,自然语言处理,机器学习,人工神经网络,指纹识别,人脸识别,数据挖掘,智能控制

模式识别

专家系统

智能控制

人工智能的发展趋势

三个阶段

• 计算智能,感知智能,认知智能

人工智能处于感知智能阶段

• 语音识别和视觉识别是这一阶段的核心

区块链

区块的概念

每个区块由区块头和区块主体组成,区块主体负责记录前一段时间内的所有交易信息,区块链的大部分功能都由区块头实现
区块链的概念

去中心化的分布式账本数据库系统

补充:数据难以被篡改,公开透明,可溯源

区块链的发展
区块链1.0

• 可编程货币

区块链2.0

• 可编程金融,以太坊出现

区块链3.0

• 可编程社会

区块链的类型
公有区块链(应用最广)

联盟(行业)区块链

私有区块链

区块链的特征

去中心化

不可篡改性

可追溯性

去信任

匿名性

开放共识

区块链的核心技术

分布式账本

非对称加密

共识机制

智能合约

区块链的核心内容

共识层

区块链的应用领域
金融,物联网和物流,公共服务,数字版权领域,保险,公益领域
大数据

概念

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合

全样而非抽样

• 效率而非精确

• 相关分析而非因果分析

特征

数据规模大(Volume)

• GB<TB<PB<EB

• 规模大

数据种类多(Variety)

数据处理速度快(Velocity)

• 区别于传统数据挖掘的显著特征

数据价值密度低(Value)

• 核心特征

数据真实性(Veracity)

大数据的结构

结构化数据

半结构化数据

非结构化数据

大数据处理

数据采集

数据预处理

• 数据集成
• 数据清洗
• 数据归约
• 数据变换
数据处理与分析

数据可视化应用

大数据关键

数据再利用

云计算技术

概念

云计算是一种计算模式,同时也是一种服务模式

是分布式计算,并行计算,效用计算,网络存储,虚拟化,负载均衡等传统技术和网络技术发展结合的产物

特点

虚拟化

• 云计算最为显著的特点

按需服务

• 超大规模

通用性强

• 极其廉价

灵活性高

• 可伸缩性

• 高可靠性

服务类型

公有云

• 缺乏数据安全和隐私等问题
私有云

混合云

• 使用混合云计算模式,机构可以在公有云上运行非核心应用程序,而在私有云上支持其核心程序以及内部敏感数据。在混合云的部署下,公有云和私有云相互独立,但又在云的内部相互结合。使用混合云,可实现企业在私密性和公有云的低廉成本之间做一定的权衡。
服务模式

四个层次
• 应用层
• 平台层
• 基础设施层
• 虚拟化层
基础设施即服务(IaaS)

• 也称硬件及服务,IaaS处于底层,关键技术的集中体现层。

平台即服务(PaaS)

• 也称云计算操作系统
软件即服务(SaaS)

云计算关键

虚拟化

• 是最重要技术基础

虚拟现实技术

虚拟现实

概念

• 虚拟现实(VirtualReality)又称虚拟环境,利用计算机模拟产生一种虚拟三维世界,提供感官模拟,沉浸式体验
主要特征

• 沉浸性

• 让用户感受到自己是计算机所创造环境的一部分
• 主要特征
• 交互性

• 使用者和环境能产生相互作用
• 构想性

• 多感知性

• 理想的虚拟现实技术应该具有一切人的感知功能
组成
• 计算机
• 输入输出设备
• VR应用软件
• 数据库
应用
• 教育,航天,医学,娱乐,军事
增强现实

概念
• 增强现实是以某种方式用模拟取代现实世界,意在让用户完全沉浸在另外一个世界中
混合现实(MR)技术

增强实现(AR)技术

人工智能,云计算,大数据,物联网之间的联系
采集层

物联网解决的是感知真实世界的能力

承载层

云计算解决的是承载数据

挖掘层

大数据解决的是对海量数据进行挖掘分析

学习层

人工智能解决的是对数据进行学习和理解

没有大数据的信息积淀,云计算的计算能力再强大,也很难找到用武之地;没有云计算的计算能力,大数据的信息积淀再丰富也终究只是镜花水月

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