学习笔记（AI应用场景、物联网应用场景、软件三层架构）
人工智能发展史
1、人工智能。
2、机器学习。
3、深度学习。
AI应用场景
1.*人工智能+教育 *
技术上，通过语音交互和自然语言处理技术，实现智能机器人阅卷改卷、教育自适应系统。
2.人工智能+无人驾驶
汽车无人驾驶、地轨交通、火车无人驾驶。
利用远程信息技术—即利用电信通讯来促进沟通及收集车辆数据更好地管理自驾驶汽车，提高服务质量和优化服务路线，降低运营成本提升用户体验。
3.人工智能+医疗
腾讯觅影将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合研发而成，辅助医生进行疾病筛查和诊断。
4.人工智能+农业
华南农业大学研发的智能采摘机器人可以对果实进行定位，规划出最佳的采摘路径，进行水果采摘，在采摘的过程中机器人不是利用拉拽的方式采摘瓜果，而是通过夹紧果枝后切割果枝进行无损采摘。
5.人工智能+人脸识别
各种证件识别、活体检测、视频内容监控、物体相似度对比等等，这些应用场景的背后都涉及到了图形图像识别技术。
物联网应用场景分析
IoT物联网
任何物品与互联网相连接、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概念。它可以看作是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
IoT发展三个阶段
1.单机智能：人机交互
2.互联智能：产品矩阵
3.主动智能：AI+IoT
IoT体系结构
1.感知层：电子标签、读卡器、摄像头、红外感应器……
2.网络层：有线网络（拨号网络/局域网络/私有网络/专线网络）无线网络（3G/4G/5G/Wlan/Wi Max）
3.应用层：智能医疗、环境监测、公共安全、智能家居、智能生活、智能物流、智能城市……
IoT应用场景
智慧能源：智能电表、智慧路灯
智慧交通：共享单车、车联网
智慧医疗：可穿戴设备
智慧安防：门禁、监控、报警
AIoT=AI+IoT
1.物联网通过连接万物的互联网设备，肩负数据收集的使命，并且把新的数据上传至云端。
2.数据通过机器学习模型进行分析与处理，以生成所需要的信息并积累知识，从而拥有一定的智能去服务人类。
软件三层架构
数据显示层
业务逻辑层
数据存储层
1.数据显示层：Photoshop（图形图像处理）
Html4/5（负责网页排版布局）
CSS/BootStrop（负责界面字体、颜色美化）
JavaScript/Jquery/Vue（负责用户交互）
Android IOS（手机端APP=界面+业务逻辑）
2.业务逻辑层： JAVA/PHP/Net（擅长实现传统软件的业务逻辑）
Android IOS（手机端APP=界面+业务逻辑）
Python（擅长数据挖掘、可视化、人工智能）
3数据储存层：中心化数据库（Oracle、MySQL）
大数据（Hadoop、Spark）
区块链（去中心化、不可篡改、可溯源）
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