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物联网技术周报第 133 期: 利用 Azure + IoT 开发板和机器学习算法预测气温

| 作者 黄峰达 关注 18 他的粉丝 发布于 2018年4月17日. 估计阅读时间: 6 分钟 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。

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新闻

  1. 物联网安全推动全球知名供应商们聚焦“边缘运算”》在今年的嵌入式电子与工业计算机应用展(Embedded World 2018)上,来自全球的参展商们不约而同地聚焦在“边缘运算”(edge computing)上,强调在边缘装置(edge device)处理更多数据,以避免传送敏感的数据到云端。这也许是由于欧盟(EU)的通用数据保护规则(GDPR)即将在5月25日全面生效,或可能只是因为目前的装置缺乏足够的安全性。

  2. 高通推出新款物联网设备芯片和视觉智能平台》为了应对日益增长的物联网市场,高通近日发布了两款专为物联网设备而设计的芯片QCS605和QCS603。这两款芯片组都是基于10纳米制程打造,可用于驱动包括360度全景相机、扫地机器人、智能屏幕等多种物联网产品或智能家居。除此之外,高通同时还推出了全新的视觉智能平台,它能提供类似AI引擎的框架,以及加强设备内机器学习能力的骁龙神经处理引擎技术等。

  3. 物联网产品用户体验设计的5个关键》设计一个伟大的、用户体验极佳的物联网产品说起来容易做起来很难。一般来说,创建物联网产品良好用户体验有5个关键:1.简化入门;2.顺畅的跨平台设计和交互;3.个性化和背景;4.一体化体验;5.创新体验方式。

  4. 布局物联网 阿里云与联通在浙江部分地区部署Semtech LoRa技术》近日Semtech公司宣布,阿里云与中国联通浙江省分公司联合在杭州与宁波开始部署的基于LoRa器件与无线射频技术(LoRa技术)的物联网平台,并已经开始试商用。

  5. 腾讯首款自研音箱路透照曝光,可直接发微信还配带了电池》2016年底到2017年,正值智能音箱的风口。凡是大的互联网公司,都在自研或合作推出智能音箱,大家都在押注下一个入口。终于,腾讯也推出了自己的智能音箱。外形与其他音箱大同小异,但可以微信群聊且还有很多独家内容。

技术

  1. 使用 Arduino 制作桌面 CT 和 3D 扫描仪》为了获取半透明物体的 3D 扫描,本文作者使用 Arduino Nano 和 Nikon dSLR 构建了一台光学 CT 扫描仪。在项目进行到一半的时候,作者意识到摄影测量是另一种 3D 扫描技术,它需要很多与光学 CT 扫描仪相同的硬件。在这个文档里,作者介绍了其构建的能够进行 CT 扫描和摄影测量的系统。随后在获取图像后,使用 PhotoScan 或 Matlab 来计算 3D 重建。
  2. 【物联网安全】弱设备防护方法》本文通过从本地信息、网络信息这两个角度介绍物联网弱设备存在的安全隐患,进而提出设备加固的方法。总的来说,弱设备防护的思路比较简单,就是消除冗余的信息。只要生产厂商的产品设计方案和研发流程都比较规范,产品存在的安全隐患会比较少,甚至没有。
  3. 利用 Azure + IoT 开发板和机器学习算法预测气温》物联网,机器学习是目前最火的两个概念。今天就让我们把这两个概念结合起来,在 Azure 上轻松来实现一下。先说一下本次动手的目标,首先我们需要一个传感器把温度,湿度等信息采集下来。采集完之后,需要上传到云上,进行流式的处理,然后把处理完的数据收集沉淀下来。拿到数据之后,就需要祭出机器学习的大法,挑选一个合适的算法来做一个简单的预测。好了,整体的思路就是这么简单,接下来我们来看看怎么实现。

开源

  1. ulnoiot(发音为:"You'll know IoT",即“你会知道物联网”)是一个框架和环境,其目标是使每个人都可以轻松地探索和开发物联网(IoT),特别是那些 能工巧匠(tinkerers)、制造者、程序员、爱好者、学生和专业人士。它特别关注教育,旨在支持教授物联网(IoT)和家庭自动化的课程。
  2. Arraymancer 是一个在 Nim中的快速、符合人体工程学的和便携式张量(tensor)库,其主要针对 CPU、GPU、OpenCL和嵌入式设备。该库到了 Numpy 和 PyTorch 的启发。该库提供与 Numpy、Julia 和 Matlab 非常相似的人体工程学设计,但完全并行并且比那些库更快。
  3. rtos-wot 是一个用于学习的 FreeRTOS + IoT 的 FreeRTOS 特別版本——由于 ESP8266 官方的 ESP8266 RTOS SDK 没有开放源码。其使用 lwip 作为 TCP/IP Stacks,通过 Contiki 支持 CoAP 及更高端的 CoAP API。

硬件

  1. Sense 是一种带机器学习的微型传感器设备,可以监测各种大气变量,包括温度、湿度、气压、光强度、噪音水平、二氧化碳水平,室内有机气态物质(TVOC)水平,移动物体等等。 由于其多种内置传感器和机器学习,Sense 可以了解用户和用户的环境,并向用户发送包含有用信息和环境建议的推送通知。随着用户使用 Sense 的时间越来越长,它变得越来越有用和准确。

感谢徐川对本文的审校。

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