大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于畜牧养殖物联网ppt的问题，于是小编就整理了2个相关介绍畜牧养殖物联网ppt的解答，让我们一起看看吧。
如果政策制定者和企业家能够下对棋，那么到2025年，连接实体和数字世界的经济价值每年可能高达11.1万亿美元。
物联网（IoT）有可能从根本上改变人类与周围世界的交互方式。我们将定义为传感器和执行器的物联网系统通过网络连接到软件，可以监控和管理连接的物体、机器甚至生物。这种迅速发展的技术使得将数据驱动的决策应用到人类活动的新领域成为可能。从工厂车间的监控机器到跟踪海上船舶的进度、感知物理环境的变化以密切关注人类生命体征，物联网系统可以帮助企业获得更多的有形资产，彻底改变我们的运营方式城市和家庭，改善健康结果，甚至挽救生命。
过去五年，从很多信息里面都可以看到物联网是如何帮助开发自动驾驶汽车，监测身体健康，以及智能温控器等通过互联网连接设备来管理我们的家庭等进步，让我们看到了未来的可能性。技术供应商已经开始加强他们的物联网业务，并制定策略帮助客户个性化，实施和运营复杂的物联网系统。制造商，石油和天然气公司以及其他企业已经开始看到将物联网系统引入自己的运营和供应链的初期收益。
实际上，一直以来，因为各种炒作，很多人对物联网并不持有正面态度，也低估了物联网系统的长期潜力。估计到2025年，物联网每年的潜在总经济影响可能高达11.1万亿美元。事实上，在移动互联网，知识工作自动化，云计算和高级机器人技术之前，物联网将成为所有颠覆性技术的最大价值来源。
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对于物联网的定义在业内有多种，不同的组织机构、不同的专家学者、不同的企业都曾赋予它不同的含义，其中较为专业的定义为：物联网是指通过信息传感没备(如无线传感网网络结点、射频识别（RFID)装置、红外感应器、移动手机、全球定位系统、激光扫描器等），按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通俗地讲，物联网就是一个通过信息技术将各种物体连成网络以帮助人们获取这些物体化信息的“东西”，它使物体变得更加智能化，实现人与物以及物与物的对话，让人们日常生活中的任何物品都变得“有感觉、有思想”，它是互联网基础上延伸和扩展的网络。
物联网总体架构
物联网目前还没有一个公认的体系结构层次模型，但按照功能划分通常认为物联网由四个部分组成：物理感知、传输网络、智能处理和业务应用。
物理感知，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的基本识别；
传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输；
智能处理，即利用云计算、数据挖掘、中间件等技术实现对物品的自动控制与智能管理等；
业务应用，即根据在处理层的数据，开发多种关于物联网的运用，并发布各种应用程序，而且同样管理着对商业模式和盈利模式的研究。
目前在业界物联网体系架构也大致被公认为有这四个层次，这也是业界比较公认的划分方式：感知层、传输层、处理层和应用层，底层是用来感知数据的感知层，第二层是数据传输的传输层，第三层是根据传输来的信息进行处理的处理层，最上面则是综合应用和业务拓广的应用层，如上图所示。
物联网指的是将各种智能设备、传感器和其它物品用互联网进行连接，实现数据和信息的交换。它可以在各种领域中被应用，例如智能家居、智能医疗、智能工业、智能交通等。物联网通过连接各种不同种类的设备，可以实现数据的互通和实时的监控，进而提高工作效率和生活品质。
物联网的核心技术是物联网传感器技术、通信技术、云计算技术、大数据分析技术等。其中，传感器技术是物联网的基础，通过传感器获取设备或物品的各种信息和状态，如温度、湿度、压力、光照强度等。通信技术则是将各种设备进行联通，使它们能够相互通信和交互。而云计算技术则能够方便地存储和分析从传感器获取的巨量数据，为物联网提供数据处理和分析的基础。大数据分析技术则可通过对物联网设备和应用的数据进行挖掘和分析，获得更加深层次的信息和洞察，为用户提供更好的服务和体验。
总而言之，物联网是一种借助物品间的互联网连接进行信息和数据交换的技术，它将会对我们的生活和工作方式产生巨大的影响。
物联网，也被称为IoT（Internet of Things），简单来说，就是将任何设备和物品与互联网连接在一起，以实现数据和信息的交换。
以家庭为例，我们可以通过连接各种智能设备，如智能灯泡、智能电器、智能摄像头、智能门锁等，使得这些设备能够通过一定的通信协议与互联网和其他设备进行通信，从而真正实现智能化的家居控制、监控、提醒等功能。
除了家庭，物联网也应用于工业、医疗、交通等众多领域。例如，在工业领域，可以通过物联网来实现设备的远程管理、故障诊断、预测性维护等；在医疗领域，可以通过物联网来监测病人的健康状态、提醒吃药等。
总之，物联网就是将物品与互联网连接在一起，使其具备信息和数据交互的能力，从而让我们的生活和工作更智能、更高效、更便利。
简单来说，物联网就是将现实世界中的物体连到互联网上，使得物与物、人与物可以很方便的互相沟通。
人们将传感器装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道以及家用电器等各种真实物体上，通过互联网联接起来，进而运行特定的程序，达到远程控制或者实现物与物的直接通信。物联网，即通过装置在各类物体上的射频识别(RFID)，传感器、二维码等，经过接口与无线网络相连，从而给物体赋予“智能”，实现人与物体的沟通和对话，也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话，这种将物体联接起来的网络被称为“物联网”。
还需要专业的专家进行解答。
我们也是做物联网开发中的一小部分。一般涉及：智慧旅游、智慧出行、智慧校园这样的，软件连接硬件的项目。也都上线使用了。
我们非常看好物联网的发展。智能生活、智能工作、智能化的一切会让大家的工作、生活变得方便简单。
所以，物联网的普及，还是需要一批有想法的物联网人广泛推广。让人人心中都知道物联网是什、能干什么。
对物联网的理解由不同的角度看，会得出不同的结果。多数人是从技术应用角度看物联网，或者从提供产品的角度看物联网，很少有人从企业科学管理的角度看物联网（比如，制造产业价值链）。我想说的是从科学管理角度看物联网。
事实上，科学管理因素在物联网技术应用成功中起决定性作用，而不是技术硬件。物联网能够为社会进步作出贡献的本质是提高企业和社会的生产力，和创造新增就业机会，以及创造新产品满足新需求，因此，物联网能够带来全球影响力。
然而，物联网有着“分散分布”和“集中控制”的技术管理属性，技术硬件必须与管理软件互相配合，新商业理念是整合点。利用物联网提高生产力，和创造新增就业机会，以及创造新产品满足新需求的前提条件是：形成新的商业理念共识。只有社会形成新的商业理念共识，物联网技术应用才能够持续发展。因为这是打破旧观念形成新思想的过程，必须有共识才会出现社会协同创新活动，才会出现商业协同效应。
其中取得社会共识（物联网参与者包括生产者、服务者、消费者）涉及到：如何更有效率知道新需求是什么？如何发掘“分散分布”的新需求？如何建立激励机制令各方参与创新活动？
如果没有强而有力的创新激励机制，人们将不愿创新，因为创新不仅艰苦，而且面对巨大的创新失败风险。物联网的信息物理系统解决了技术问题，但并没有解决人们参与到物联网去的积极性问题。
区别于传统开发新产品由制造商主导开发的理念，新商业理念开发新产品是由生产者和使用者围绕产品开发互动。高效率互动是正确供需匹配的关键，也是发掘新需求、导向新产品和新服务开发的侦察“雷达”。
无论是营销，还是个性化定制，或者开发新产品，重点是必须正确、有效、快速沟通才能应对市场快速变化和获得市场先机，而互动的模式是重中之重（快速传输、标准化、真实性或数据质量）。
在数字化的供需互动活动中，将直接获得专业精准的商业情报，而不是获得未经提炼的大数据。
明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。也有不少文章对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。
数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。Granville 介绍说，由于数据科学是一个范围很广的学科，所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型：你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样，数据科学也可能会从其它相关学科借用技术；当然，我们也已经开发出了自己的技术库，尤其是让我们可以以自动化的方式（甚至完全无需人类干预）处理非常大规模的非结构化数据集的技术和算法，进而实时执行交易或进行预测。
1. 数据科学家具有哪些不同类型？
要更详细地了解数据科学家的类型，可参阅文章：http://suo.im/28rlX1 和 http://suo.im/3NNUpd。更多有用的信息可参阅：
数据科学家与数据架构师：http://suo.im/4bRkRG
数据科学家与数据工程师：http://suo.im/3mpo6E
数据科学家与统计学家：http://suo.im/2GGtfG
数据科学家与业务分析师：http://suo.im/3h0hkX
而在最近，数据科学家 Ajit Jaokar 则又讨论了 A 型数据科学家（分析师）和 B 型数据科学家（建造者）之间的区别：
A 型数据科学家能够很好地编写操作数据的代码，但并不一定是一个专家。A 型数据科学家可能是一个实验设计、预测、建模、统计推理或统计学方面的事情的专家。然而总体而言，一个数据科学家的工作产品并不是「P 值和置信区间」——就像学术界的统计学有时候建议的那样（而且这常常是为传统的制药等等行业工作的）。在谷歌，A 型数据科学家被称为统计学家、定量分析师、决策支持工程开发分析师，也有一些被称为数据科学家。
B 型数据科学家：这里的 B 是指 Building。B 型数据科学家和 A 型数据科学家具有相同的背景，但他们还是很强的程序员、甚至经验丰富的软件工程师。B 型数据科学家主要关注在生产环境中使用数据。他们构建能与用户进行交互的模型，通常是提供推荐（产品、可能认识的人、广告、电影、搜索结果等）。
而对于业务处理优化，我也有自己的看法，我将其分成了 ABCD 四个方向，其中 A 表示分析科学（analytics science），B 表示业务科学（business science），C 表示计算机科学（computer science），D 则表示数据科学（data science）。数据科学可能会涉及到编程或数学实践，但也可能不会涉及到。你可以参考 http://suo.im/11bR7o 这篇文章了解高端和低端的数据科学的差异。在一家创业公司，数据科学家通常要做很多类型的工作，其扮演的工作角色可能包括：执行、数据挖掘师、数据工程师或架构师、研究员、统计学家、建模师（做预测建模等等）和开发人员。
虽然数据科学家常常被看作是经验丰富的 R、Python、SQL、Hadoop 程序员，而且精通统计学，但这不只不过是冰山一角而已——人们对于数据科学家的这些看法不过是来自于重在教授数据科学的部分元素的数据培训项目而已。但正如一位实验室技术人员也可以称自己为物理学家一样，真正的物理学家远不止于此，而且他们的专业领域也是非常多样化的：天文学、数学物理、核物理、力学、电气工程、信号处理（这也是数据科学的一个领域）等等许多。数据科学也是一样，包含的领域有：生物信息学、信息技术、模拟和量化控制、计算金融、流行病学、工业工程、甚至数论。
对我而言，在过去的十年里，我专注于机器到机器和设备到设备的通信、开发能自动处理大型数据集的系统、执行自动化交易（比如购买网络流量或自动生成内容）。这意味着需要开发能够处理非结构化数据的算法，这也是人工智能、物联网和数据科学的交叉领域，也可被称为深度数据科学（deep data science）。其对数学的需求相对较少，也只涉及到较少的编程（大部分是调用 API），但其却是相当数据密集型的（包括构建数据系统），并且基于专门为此背景而设计的全新统计技术。
在此之前，我的工作是实时的信用卡欺诈检测。在我事业的早期阶段（大约 1990 年），我开发过图像远程感知技术，其中包括识别卫星图像的模式（形状和特征，比如湖泊）和执行图像分割：那段时间我的研究工作被称为是计算统计学，但在我的母校，隔壁的计算机科学系也在做着几乎完全一样的事情，但他们把自己的工作叫做是人工智能。
今天，这项工作被称作数据科学或人工智能，其子领域包括信号处理、用于物联网的计算机视觉等。
另外，数据科学家也可以在各种各样的数据科学项目中出现，比如数据收集阶段或数据探索阶段一直到统计建模和已有系统维护。
2. 机器学习对比深度学习
在深入探讨数据学习与机器学习之间的区别前，我们先简单讨论下机器学习与深度学习的区别。机器学习一系列在数据集上进行训练的算法，来做出预测或采取形同从而对系统进行优化。例如，基于历史数据，监督分类算法就被用来分类潜在的客户或贷款意向。根据给定任务的不同（例如，监督式聚类），用到的技术也不同：朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、ensembles、关联规则、决策树、逻辑回归或多种方法之间的结合。
这些都是数据科学的分支。当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。如果数据收集自传感器，通过互联网进行传输，那就是机器学习或数据科学或深度学习应用到了 IoT 上。
有些人对深度学习有不同的定义。他们认为深度学习是带有更多层的神经网络（神经网络是一种机器学习技术）。深度学习与机器学习的区别这一问题在 Quora 上也被问到过，下面对此有详细的解释：
人工智能是计算机科学的一个子领域，创造于 20 世纪 60 年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务。详细来说，所谓的强人工智能系统应该是能做人类所能做的任何事。这是相当通用的，包含所有的任务，比如规划、到处移动、识别物体与声音、说话、翻译、完成社会或商业事务、创造性的工作（绘画、作诗）等。
自然语言处理只是人工智能与语言有关的一部分。
机器学习被认为是人工智能的一方面：给定一些可用离散术语（例如，在一些行为中，那个行为是正确的）描述的人工智能问题，并给出关于这个世界的大量信息，在没有程序员进行编程的情况下弄清楚「正确」的行为。典型的是，需要一些外部流程判断行为是否正确。在数学术语中，也就是函数：馈入输入，产生正确的输出。所以整个问题就是以自动化的方式建立该数学函数的模型。在二者进行区分时：如果我写出的程序聪明到表现出人类行为，它就是人工智能。但如果它的参数不是自动从数据进行学习，它就不是机器学习。
深度学习是如今非常流行的一种机器学习。它涉及到一种特殊类型的数学模型，可认为它是特定类型的简单模块的结合（函数结合），这些模块可被调整从而更好的预测最终输出。
3.机器学习与统计学之间的区别
《Machine Learning Vs. Statistics》这篇文章试图解答这个问题。这篇文章的作者认为统计学是带有置信区间（confidence intervals）的机器学习，是为了预测或估计数量。但我不同意，我曾建立过不需要任何数学或统计知识的工程友好的置信区间。
4. 数据科学对比机器学习
机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类，该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构，从而帮助分类算法。这种情况需要人来标记 cluster。一些技术是混合的，比如半监督分类。一些模式检测或密度评估技术适合机器学习。
数据科学要比机器学习广泛。数据科学中的数据可能并非来自机器或机器处理（调查数据可能就是手动收集，临床试验涉及到专业类型的小数据），就像我刚才所说的，它可能与「学习」没有任何关系。但主要的区别在于数据科学覆盖整个数据处理，并非只是算法的或统计类分支。细说之，数据科学也包括：
数据集成（data integration）
分布式架构（distributed architecture）
自动机器学习（automating machine learning）
数据可视化（data visualization）
dashboards 和 BI
数据工程（data engineering）
产品模式中的部署（deployment in production mode）
自动的、数据驱动的决策（automated, data-driven decisions）
当然，在许多公司内数据科学家只专注这些流程中的一个。
对于这篇文章，技术顾问 Suresh Babu 给出了一个评论：
这篇文章说明了解使用机器/计算机来处理类似人类决策的任务的统计学习的基本术语是件很麻烦的事。
但文章中「当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。」这样的说话看起来却有些随意任性。
当过去计算机/机器还不够友好，没有得到广泛使用的时候，统计学家和数据科学家的工作和现在这个领域的工作有很大的不同。比如说，当制造业开始使用计算机辅助后，生产速度和量都发生了巨大的变化——但它仍然是制造业。用制造机器来做原本人类做的程序化工作的想法最早来自 19 世纪初 Jacquard 和 Bouchon 等人。而 Jacquard 织布机的工作方式和现在计算机控制的织布机的工作方式基本相同。
现在的数据科学是一个知识体系，囊括了统计学和计算方法等等（而且在不同的具体领域不同学科的比例也不一样）。
机器学习（或使用了其它的术语，比如深度学习、认知计算）是让机器像人类一样思考和推理，基本上而言是指通过人工的方法（所以也叫人工智能）来代替人类天生的自然智能——涉及到的任务从简单到复杂都有。比如，无人驾驶汽车（目前）正在模仿人类的驾驶，驾驶条件也是人类在自然情况下会遇到的——我说「目前」是因为也许未来人类将很少能够直接驾驶机器，「驾驶（drive）」这个词本身都可能会改变含义。
这个领域里面也有些滑稽可笑的事情，比如一些基本的东西（比如一个下国际象棋或围棋的算法）被认为可以解释人脑的工作方式。就我们目前的知识水平而言，光是解释鸟或鱼的大脑的工作方式就已经非常困难了——这说明我们还没有真正理解学习的机制。为什么果蝇只需几百个神经元就能做到这么多事情？这还是神经科学的一个未解之谜。而认知是什么以及其在自然环境下是如何工作的也是一个数据科学傲慢地认为自己能解决的重大难题。（不管怎样，降维是一种无监督学习的方法。）
在很多方面，工具以及我们使用工具所做的事情自人类诞生以来就在引导着人类的学习。但这就扯远了。
更多内容请参阅：http://www.jiqizhixin.com/article/2359
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