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五大联赛下注|德国电子公司RobertBosch指出,为了解决BigData的挑战,我们必须通过使所有级别智能化来创建解决方案,包括边缘传感器、集中式传感器集线器和云数据分析。幸运的是,我们的大脑享受着最智能的传感器——,包括眼睛、耳朵、鼻子、味蕾和触觉灵敏度,这些都需要被塑造成我们的电子大数据解决方案,以应对物联网(IoT)。BoschSensortec R&D业务负责人MarcellinoGemelli出席了最近由国际半导体工业协会(SEMI)举办的一年一度的微机电系统和传感器峰会(Memssen memssensor executive conress;MSEC),“我们必须将大数据的问题输入到基于人脑的模型生成器中,然后使用这个模型来预测优化后的解决方案应该是什么样子。

由于神经元的多功能性,这些机器学习解决方案不足以进行多层次的操作。”神经元是大脑的微处理器——,可以拒绝接受成千上万的大数据输出,但在接管了记忆神经元中成千上万的树突输出后,只有单一的电压浪涌沿着轴突输入。这样,眼、耳、鼻、味蕾和触觉传感器(主要用作失神、压力和温度)的接收器就可以对大量完整的大数据输出进行预处理,然后将汇总数据(编码在电压尖峰上)沿着脊髓传输到被称为“老脑”的——中枢,该中枢是负责管理排便、殴打和光照等任务的脑干和自动不道德中枢。

最后,预处理后的数据通过一个巨大的点对点阵列——(称为“白质”)——到达大脑有意识部分(大脑皮层的灰质)的最终目的地。大脑皮层的每一部分都致力于视觉、语言、嗅觉、味觉、触觉等感官,以及注意力、推理新奇、评价、辨别、适当规划等理解功能。智能传感器模拟大脑分为三个层次:由戴在手腕上的可穿戴设备即时提供大数据读数所代表的感官层次;第二层的中心(这里以智能手机为例)与趋势图进行扩展整合,然后每隔几分钟就传输到第三层的云(来源:Bosch)Gemelli说:“大脑神经网络的数学运算相当于感官,它可以通过其星形电导神经元自行学习,而大数据则可以通过它进行流式传输。

我们可以添加多层次的传感器,学习人类可以自己学习的一切,比如人走路的不同方式。“大脑对理解系统和边缘系统的感觉数据处理的影响(来源:博世)MooresLaw也有助于建立多层次的感觉,称为深度学习)——因为它获得了边缘传感器、中心智能处理和云分析的标准化方法。

盖梅利说:“首先,量很有帮助。33,354大数据越多越好。其次,多样性有助于自学事物的不同方面,比如人五大联赛下注们用来驾驶的不同步态;第三,传感器必须分析这个速度。

一旦定义了这三个参数,就可以针对任何特定应用优化神经网络。“比如Gemelli说智能手表/智能手机/智能云群可以单独控制大数据。

智能手表评估来自单个用户的即时倒计时数据,然后每隔几分钟将最重要的汇总数据发送到智能手机。那么,智能手机一天只需要向智能云发送几次趋势总结。最重要的数据点的详细分析将继续在云中进行,系统将返回给佩戴智能手表的特定用户,并积极建议其他智能手表佩戴者如何超过相同的原始目标。

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目前,博世在其边缘传感器上重新添加了处理器来模拟这种三级大脑模型,使其能够识别和关注大数据趋势,然后将其传输到智能中心。
Gemelli说:“特别是,智能城市必须利用内置处理器的智能传感器来构建即时边缘传感器趋势。

然后,他们将这些趋势发送到传感器中枢,分析并将最重要的数据发送到云端,从而为城市管理者分析不切实际的数据。_五大联赛下注。

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