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前沿的技术
发布人:大通前沿   发布时间:   浏览次数:2162   分享到:

1、虚拟现实数据分析研究现状

虚拟现实技术(简称VRVirtual Reality)的技术根源可以追溯到军事模拟,最初模拟平时和紧急情况下的飞行环境,用来训练飞行员。在欧美发达国家,虚拟现实技术已经广泛应用于虚拟设计、战术演练、虚拟培训、城市规划、医学和地质勘探等领域。美国航空航天局“哈勃太空望远镜的修复和维护”计划、美国西科尔斯基飞机公司和波音公司开发RAH-66“科曼奇”直升机、德国宝马汽车公司的汽车零部件设计、内饰设计、空气动力学试验和撞车安全试验等工作中均用到虚拟现实技术,相比之下,国内对VR的研究才刚刚起步。

装备训练中通过建立计算机装备虚拟仿真系统,针对具体型号的装备,对不同想定背景下的多组装备使用方案以及对同一方案下的多组参量进行多次重复的虚拟仿真实验,产生大量的复杂的具有多维数据特征的虚拟仿真结果,积累了大量实验数据。目前,对实验数据的分析除了采用简单的统计方法外,还采用数据仓库技术,将实验数据结构化后进行数据挖掘和可视化展示,如果处理和分析过程过程缓慢,则通过提高硬件配置和优化传统方法(如选用优秀数据库工具、数据分区、建立索引、扩大缓存、优化SQL等)提高性能。

2、大数据挖掘技术研究现状

近年来,“大数据”已广为人知,大数据的数据集大小以难以想象的速度增长,给数据处理带来了极大的挑战。然而传统的数据管理和分析系统是基于关系型数据库管理系统 (RDBMS) 的,这些系统在处理结构化数据时性能突出,但是对半结构化或无结构化数据的处理却无法提供有力的支持。显然,传统的 RDBMS 无法处理如今大数据的规模和异构性。

由于大数据的多样性,数据分析的方法大不相同。有些工作对领域相关的算法进行了总结。Manimom 等在中对数据挖掘算法进行了分类,将其分为描述性、预测性和验证性,但传统的集中式串行数据挖掘方法不再是一种适当的信息获取方式。作为大数据的IT基础平台,基于云计算的数据挖掘技术研究已经成为一个热点话题,基于Hadoop的数据挖掘工具平台也纷纷出现,如中科院的PDMiner,这些工具平台大多通过改造传统的数据挖掘算法,采用并行方式进行大规模的数据分析,从而提高了数据挖掘的效率。

3、物联网

定义

最简洁明了的定义:物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征。

其它的定义:物联网指的是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备

Devices)和设施(Facilities),包括具备内在智能的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人与车辆等等智能化物件或动物智能尘埃Mote),通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络连接物联网域名实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/互联网Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能,实现对万物高效、节能、安全、环保管、控、营一体化。

一句式理解物联网

把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。

泛在聚合

全球范围内物联网的产业实践主要集中在三大方向。

何为数据泛在聚合意义上的物联网?

第一个实践方向被称作智慧尘埃,主张实现各类传感器设备的互联互通,形成智能化功能的网络。

第二个实践方向即是广为人知的基于RFID技术的物流网,该方向主张通过物品物件的标识,强化物流及物流信息的管理,同时通过信息整合,形成智能信息挖掘。

第三个实践方向被称作数据泛在聚合意义上的物联网,认为互联网造就了庞大的数据海洋,应通过对其中每个数据进行属性的精确标识,全面实现数据的资源化,这既是互联网深入发展的必然要求,也是物联网的使命所在。

比较而言,智慧尘埃意义上的物联网属于工业总线的泛化。这样的产业实践自从机电一体化和工业信息化以来,实际上在工业生产中从未停止过,只是那时不叫物联网而是叫工业总线。这种意义上的物联网将因传感技术、各类局域网通信技术的发展,依据其内在的科学技术规律,坚实而稳步地向前行进,并不会因为人为的一场运动而加快发展速度。

RFID意义上的物联网,所依据的EPCglobal标准在推出时,即被定义为未来物联网的核心标准,但是该标准及其惟一的方法手段RFID电子标签所固有的局限性,使它难以真正指向物联网所提倡的智慧星球。原因在于,物和物之间的联系所能告知人们的信息是非常有限的,而物的状态与状态之间的联系,才能使人们真正挖掘事物之间普遍存在的各种联系,从而获取新的认知,获取新的智慧。

泛在聚合即是要实现互联网所造就的无所不在的浩瀚数据海洋,实现彼此相识意义上的聚合。这些数据既代表物,也代表物的状态,甚至代表人工定义的各类概念。数据的泛在聚合,将能使人们极为方便的任意检索所需的各类数据,在各种数学分析模型的帮助下,不断挖掘这些数据所代表的事务之间普遍存在的复杂联系,从而实现人类对周边世界认知能力的革命性飞跃。

4人工智能

人工智能的定义可以分为两部分,即人工智能人工比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,人工系统就是通常意义下的人工系统。

关于什么是智能,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识CONSCIOUSNESS)、自我SELF)、思维MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是人工制造的智能了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题

人工智能计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。而另一个美国麻省理工学院温斯顿教授认为:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术能源技术人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程纳米科学人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展
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