物聯(lián)網(wǎng)與云計算

1、物聯(lián)網(wǎng)n英文名稱： The Internet of things，簡稱IOT。n“物聯(lián)網(wǎng)”是指通過各種信息傳感設(shè)備，通過各種信息傳感設(shè)備，如傳感器、射頻識別（RFID）技術(shù)、紅外感應(yīng)器、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等各種裝置與技術(shù)，實(shí)時采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或?qū)崟r采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學(xué)、化學(xué)、過程，采集其聲、光、熱、電、力學(xué)、化學(xué)、生物、位置等各種需要的信息，與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合生物、位置等各種需要的信息，與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合形成的一個巨大網(wǎng)絡(luò)。形成的一個巨大網(wǎng)絡(luò)。其目的是實(shí)現(xiàn)物與物、物與人，所有的物品與網(wǎng)絡(luò)的連接，方便識別、管理和控制。 4A:anytim

2、e;anyplace;anything;anyone物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用舉例1物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用舉例2n案例n新家坡國家圖書館（圖書資產(chǎn)）管理n深圳圖書館新館 2006年7月在全國率先全面應(yīng)用無線射頻技術(shù)（RFID），在館內(nèi)全面實(shí)行包括自助借還的多種形式的自助服務(wù)，很快得到了廣大讀者的認(rèn)可，并且倍受歡迎，深圳圖書館自助供還量戰(zhàn)占全館問題的比例已超過90%。自助圖書館系統(tǒng)門禁控制使用RFID標(biāo)識每一本圖書利用RFID對每本圖書的“唯一”標(biāo)識讀者自助還書(RFID讀寫器就能立刻確認(rèn)還書信息 )圖書分揀由計算機(jī)自動完成物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用舉例3n農(nóng)業(yè)監(jiān)測管理n溫室環(huán)境信息采集和控制n自動灌溉系統(tǒng)n環(huán)境信息和動植物信息監(jiān)測土壤水

3、分監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)的前世今生之國際篇1999MIT的Auto-ID中心主任Ashton教授首次提出“Internet of Things”的概念2003美國技術(shù)評論提出傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將是未來改變?nèi)藗兩挼氖蠹夹g(shù)之首 2005信息社會世界峰會(WSIS )上，國際電信聯(lián)盟（ITU)發(fā)布了ITU互聯(lián)網(wǎng)報告2005: ，正式提出了“物聯(lián)網(wǎng)”的概念。 2009IBM大中華區(qū)首席執(zhí)行官錢大群在2009IBM論壇上公布了名為“智慧的地球”的最新策略。 物聯(lián)網(wǎng)的前世今生之國內(nèi)篇n1999,中科院啟動傳感網(wǎng)的研究;n2009年8月7日：溫家寶總理在無錫傳感網(wǎng)工程技術(shù)研發(fā)中心視察中指出:在國家重大科技專項(xiàng)中，加快推進(jìn)

4、傳感網(wǎng)發(fā)展，盡快建立中國的傳感信息中心，或者叫 “感知中國”。 n2010年3月5日，溫家寶總理在十一屆全國人大三次會議的政府工作報告中明確提出“加快物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)應(yīng)用”，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也是我國十二五期間重點(diǎn)技術(shù)攻關(guān)領(lǐng)域。 物聯(lián)網(wǎng)的定義解讀物聯(lián)網(wǎng)的定義解讀n 從本質(zhì)上講，物聯(lián)網(wǎng)并不是一個全新的概念，與之相關(guān)的傳感網(wǎng)、M2M等概念由來已久，但物聯(lián)網(wǎng)作為一個專有名詞被我們所認(rèn)識時間還不久。目前，物聯(lián)網(wǎng)的定義并未統(tǒng)一，但核心思想是一致的。簡單的說，物聯(lián)網(wǎng)就是“物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，包含兩層含義：第一，物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)；第二，其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與

5、物品之間，進(jìn)行信息交換和通訊 物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架感知層感知層數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集傳輸層（網(wǎng)絡(luò)層）傳輸層（網(wǎng)絡(luò)層）數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用層應(yīng)用層數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理類似人體的手、腳、感官類似人體的經(jīng)絡(luò)及臟腑器官等類似人的大腦信息收集（識別）技術(shù)信息傳輸技術(shù)信息應(yīng)用技術(shù)一、公共技術(shù)n物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用版圖正在不斷地擴(kuò)張，但無論應(yīng)用在任何領(lǐng)域任何行業(yè)，都離不開數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)以及人工智能、高性能并行計算等技術(shù)的發(fā)展，他們是一切應(yīng)用的基礎(chǔ)和前提。高性能計算n 高性能計算 (HPC) 指通常使用很多處理器（作為單個機(jī)器的一部分）或者某一集群中組織的幾臺計算機(jī)（作為單個計 算資源操作）的計算系統(tǒng)和環(huán)境。它是計

6、算機(jī)科學(xué)的一個分支，它致力于研發(fā)超級計算機(jī)，開發(fā)相關(guān)系統(tǒng)軟件，研究并行算法，開發(fā)相關(guān)大型并行應(yīng)用軟件。并行計算是指使用多個處理器或多臺計算機(jī)來協(xié)同完成同一計算任務(wù)，它是實(shí)現(xiàn)高性能計算的途徑。數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘nOLTP（聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）與OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）n聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（online transaction processing）包括輸入信息的收集、處理，并利用收集到和經(jīng)過處理而得到的信息去更新已存在的信息。數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)就是一類直接提供OLTP支持的技術(shù)工具。n聯(lián)機(jī)分析處理(online analytical processing)是一種提供決策支持的信息處理方式?？梢詭?/p>

7、助建立商務(wù)智能，由數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具來支持。3-16OLTP vs OLAP OLTPOLTP 細(xì)節(jié)的細(xì)節(jié)的 綜合的或派生的綜合的或派生的 當(dāng)前的當(dāng)前的 歷史的歷史的 可更新可更新 不可更新不可更新 需求事先可知道需求事先可知道 需求事先不知道需求事先不知道 符合系統(tǒng)生命周期符合系統(tǒng)生命周期 完全不同的生命周期完全不同的生命周期 對性能要求高對性能要求高 對性能要求相對寬松對性能要求相對寬松 事務(wù)驅(qū)動事務(wù)驅(qū)動 數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動 面向應(yīng)用面向應(yīng)用 面向分析面向分析 一次操作數(shù)據(jù)量小一次操作數(shù)據(jù)量小 一次操作數(shù)據(jù)量大一次操作數(shù)據(jù)量大 支持日常事務(wù)支持日常事務(wù) 支持管理需求支持管理需求 OLAP

8、OLAP數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)n數(shù)據(jù)庫信息的集合，它能按照信息的邏輯結(jié)構(gòu)對其進(jìn)行組織與存取。n關(guān)系數(shù)據(jù)庫利用一系列存在邏輯關(guān)系的二維表或文件來存儲信息n關(guān)系=表=文件n最流行的數(shù)據(jù)庫模型n數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)幫助指定數(shù)據(jù)庫邏輯需求，在數(shù)據(jù)庫中訪問和使用信息。3-19數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的5個組成部分：數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)引擎、數(shù)據(jù)定義子系統(tǒng) 、數(shù)據(jù)操作子系統(tǒng)、應(yīng)用程序生成子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘n幫助建立商務(wù)智能并按照知識某種組織形式進(jìn)行工作。n 數(shù)據(jù)倉庫支持商務(wù)分析活動和決策且來自多方面的信息集。3-20年份顧客群北部地區(qū)東南部地區(qū)西南部地區(qū)東部地區(qū)市場數(shù)據(jù)庫銷售數(shù)據(jù)庫顧客數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫n有人

9、感嘆：有人感嘆：20年前查詢不到數(shù)據(jù)是因?yàn)閿?shù)據(jù)太少年前查詢不到數(shù)據(jù)是因?yàn)閿?shù)據(jù)太少了，而今天查詢不到數(shù)據(jù)是因?yàn)閿?shù)據(jù)太多了。了，而今天查詢不到數(shù)據(jù)是因?yàn)閿?shù)據(jù)太多了。n要提高分析和決策的效率和有效性，分析型處理及要提高分析和決策的效率和有效性，分析型處理及其數(shù)據(jù)必須與操作型處理及其數(shù)據(jù)相分離。必須把其數(shù)據(jù)必須與操作型處理及其數(shù)據(jù)相分離。必須把分析型數(shù)據(jù)從事務(wù)處理環(huán)境中提取出來，按照分析型數(shù)據(jù)從事務(wù)處理環(huán)境中提取出來，按照DSSDSS處理的需要進(jìn)行重新組織，建立單獨(dú)的分析處理環(huán)處理的需要進(jìn)行重新組織，建立單獨(dú)的分析處理環(huán)境，數(shù)據(jù)倉庫正是為了構(gòu)建這種新的分析處理環(huán)境境，數(shù)據(jù)倉庫正是為了構(gòu)建這種新的分析處

10、理環(huán)境而出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)存儲和組織技術(shù)。而出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)存儲和組織技術(shù)。n數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)的事務(wù)處理系統(tǒng)、異構(gòu)的外數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)的事務(wù)處理系統(tǒng)、異構(gòu)的外部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中得到。它是一個部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中得到。它是一個聯(lián)機(jī)的系統(tǒng)，專門為分析統(tǒng)計和決策支持應(yīng)用服務(wù)，聯(lián)機(jī)的系統(tǒng)，專門為分析統(tǒng)計和決策支持應(yīng)用服務(wù)，通過它可滿足決策支持和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用所要求的一通過它可滿足決策支持和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用所要求的一切。切。 數(shù)據(jù)倉庫的概念和特征n目前，數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個統(tǒng)一的定義。目前，數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個統(tǒng)一的定義。n著名的數(shù)據(jù)倉庫專家著名的數(shù)據(jù)倉庫專家W.H.Inmon在其

11、著作在其著作Building the Data Warehouse一書中給予一書中給予如下描述：如下描述：n數(shù)據(jù)倉庫（數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題）是一個面向主題的（的（Subject Oriented）、集成的（）、集成的（Integrate）、）、相對穩(wěn)定的（相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。決策。數(shù)據(jù)倉庫概念的兩個層次n功能上：數(shù)據(jù)倉庫用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫；n內(nèi)容和特征上：數(shù)據(jù)倉庫是對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有

12、效集成，集成后按照主題進(jìn)行了重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。數(shù)據(jù)倉庫四個特點(diǎn)-面向主題n傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫是面向應(yīng)用而進(jìn)行數(shù)據(jù)組織的，其抽象程度不夠高，沒有完全實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與應(yīng)用的分離。但這種方式能較好地將企業(yè)業(yè)務(wù)活動與數(shù)據(jù)庫模式相對應(yīng)，利于從手工處理向計算機(jī)處理過渡，因而具有較好的可操作性；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題而進(jìn)行數(shù)據(jù)組織的。主題是一個在較高層次上對數(shù)據(jù)的抽象，在邏輯意義上，它是對企業(yè)中某一宏觀領(lǐng)域所涉及的分析對象，即將數(shù)據(jù)組織成主題域。例如，在銀行經(jīng)營運(yùn)作中，業(yè)務(wù)(存款、貸款、匯兌)、貨幣、客戶、機(jī)構(gòu)、會計科目是其主要構(gòu)架或方向，因此在銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中，選擇業(yè)務(wù)、貨幣

13、、客戶、機(jī)構(gòu)、會計科目五個主題，并將會計科目作為連接其他四個主題的交易主題進(jìn)行處理。n面向主題可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)處理邏輯，適用于分析型數(shù)據(jù)環(huán)境，適用于建設(shè)企業(yè)全局?jǐn)?shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)倉庫中目前仍采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，其面向主題所作較高程度上的抽象，應(yīng)強(qiáng)調(diào)其邏輯意義。數(shù)據(jù)倉庫四個特點(diǎn)-集成的n面向事務(wù)處理的操作型數(shù)據(jù)庫通常與某些特定的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)庫之間相互獨(dú)立，并且往往是異構(gòu)的。在數(shù)據(jù)倉庫的所有特性之中，這是最重要的。應(yīng)用問題的設(shè)計人員歷經(jīng)多年制定出來的不同的設(shè)計決策有很多很多種不同的表示方法，沒有什么應(yīng)用在編碼、命名習(xí)慣、實(shí)際屬性、屬性度量等方面是一致的，各個應(yīng)用問題設(shè)計員自由地做出他或她自己的設(shè)計

14、決策。n數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是集成的。而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中，這是最關(guān)鍵最復(fù)雜的一個步驟，主要工作有：一是，進(jìn)行數(shù)據(jù)的綜合和計算；二是，統(tǒng)一源數(shù)據(jù)中所有不一致和矛盾的地方(如同名異義、異名同義、字長不一致、單位不一致等)。數(shù)據(jù)倉庫四個特點(diǎn)-相對穩(wěn)定的n操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時更新，數(shù)據(jù)根操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉

15、及的數(shù)據(jù)操作主要是企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后，數(shù)據(jù)查詢，一旦某個數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般情況下將被長期保留，也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。少，通常只需要定期的加載、刷新。數(shù)據(jù)倉庫四個特點(diǎn)-相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)倉庫四個特點(diǎn)-反映歷史變化n操作型數(shù)據(jù)庫主要關(guān)心當(dāng)前某一個時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點(diǎn)(如開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的時點(diǎn))到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可

16、以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預(yù)測。n數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)時間期限要遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于操作型系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)時間期限。操作型系統(tǒng)的時間期限一般是6 09 0天，而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的時間期限通常是51 0年。n操作型數(shù)據(jù)庫含有“當(dāng)前值”的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性在訪問時是有效的，同樣當(dāng)前值的數(shù)據(jù)能被更新。而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)僅僅是一系列某一時刻生成的復(fù)雜的快照。n操作型數(shù)據(jù)的鍵碼結(jié)構(gòu)可能包含也可能不包含時間元素，如年、月、日等。而數(shù)據(jù)倉庫的鍵碼結(jié)構(gòu)總是包含某時間元素。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)碼鍵都包含時間項(xiàng)，用作標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時期。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)包含有大量綜合數(shù)據(jù)，很多與時間有關(guān)，如按時間段進(jìn)行綜合或隔時間片進(jìn)行抽

17、樣。隨著時間變化，數(shù)據(jù)倉庫需要不斷增加新數(shù)據(jù)、刪去舊數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫四個特點(diǎn)-反映歷史變化數(shù)據(jù)倉庫本質(zhì)n數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際上是一個“以大型數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)的、附加在這個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之上的、存儲了從企業(yè)所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲取的綜合數(shù)據(jù)的、并能利用這些綜合數(shù)據(jù)為用戶提供經(jīng)過處理后的有用信息的應(yīng)用系統(tǒng)”。n如果說傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的重點(diǎn)與要求是快速、準(zhǔn)確、安全、可靠地將數(shù)據(jù)存進(jìn)數(shù)據(jù)庫中的話，那么數(shù)據(jù)倉庫的重點(diǎn)與要求就是能夠準(zhǔn)確、安全、可靠地從數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)據(jù)，經(jīng)過加工轉(zhuǎn)換成有規(guī)律信息之后，再供管理人員進(jìn)行分析使用。n數(shù)據(jù)倉庫所要研究和解決的問題就是從數(shù)據(jù)庫中獲取信息。 數(shù)據(jù)挖掘工具n數(shù)據(jù)挖掘工具在數(shù)據(jù)倉庫中查

18、詢信息的軟件工具。從本質(zhì)上看，數(shù)據(jù)挖掘工具是為數(shù)據(jù)倉庫用戶使用的，就像數(shù)據(jù)操作子系統(tǒng)工具是為數(shù)據(jù)庫用戶使用的一樣。3-32數(shù)據(jù)挖掘工具數(shù)據(jù)挖掘工具查詢與報表工具與QBE工具、SQL和典型數(shù)據(jù)庫環(huán)境中的報表生器類似智能代理使用各種人工智能工具幫助“信息發(fā)現(xiàn)”，并創(chuàng)建商務(wù)智能多維分析工具是一種進(jìn)行切片/切塊的技術(shù)，它允許人們從不同的角度觀察多維信息。統(tǒng)計工具利用各種數(shù)學(xué)模型將信息存儲到數(shù)據(jù)倉庫中3-33數(shù)據(jù)挖掘的基本應(yīng)用 n對象分類n自動預(yù)測n關(guān)聯(lián)分析n聚類分析n可視化 數(shù)據(jù)集市n數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集，它僅聚集了部分?jǐn)?shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫的子集，它僅聚集了部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫的信息。倉庫的信息。3-3

19、5商務(wù)智能商務(wù)智能是一種涉及公司客戶、競爭對手、合作伙伴、競爭環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)的知識，可以通過它制定出有效的、重大的通常是戰(zhàn)略層面的企業(yè)決策。在如今商務(wù)中的熱點(diǎn)問題當(dāng)前市場額為500億美元，每年成倍增長。3-36商務(wù)智能目標(biāo)n幫助人們理解n公司的能力n市場的技術(shù)趨勢及未來發(fā)展方向n公司面臨的技術(shù)、地理、經(jīng)濟(jì)、政治、社會及法律環(huán)境n競爭者的行為3-37透視商務(wù)智能n數(shù)字化儀表板以一種格式化形式顯示從計算機(jī)屏幕上若干處收集的關(guān)鍵信息，這些信息是對單個的知識工作者需求的裁剪。3-38人工智能n 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延

20、伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。n人工智能是一門典型的綜合性學(xué)科，除了計算機(jī)科學(xué)以外,還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面?？偟恼f來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝

21、任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。在實(shí)際應(yīng)用方面，人工智能技在實(shí)際應(yīng)用方面，人工智能技術(shù)可體現(xiàn)為指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜術(shù)可體現(xiàn)為指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、智能搜索、定理證明、識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設(shè)計、航天應(yīng)用等等。博弈、自動程序設(shè)計、航天應(yīng)用等等。n人工智能在計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時有兩種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（Engineering approach），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下

22、棋等。另一種是模擬法（Modeling approach），它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似?！吧钏{(lán)深藍(lán)”人工智能的里程碑人工智能的里程碑n人工智能技術(shù)的里程碑不只是一個，數(shù)字計算機(jī)的勝利1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了世界國際象棋冠軍蓋瑞卡斯帕羅夫是一個關(guān)鍵性轉(zhuǎn)折點(diǎn)。n 1996年，國際象棋大師卡斯帕羅夫與電腦“深藍(lán)”展開交鋒，結(jié)果卡斯帕羅夫以4比2宣告勝利；經(jīng)過研制方IBM一年多的改進(jìn)，到了1997年，“深藍(lán)”有了更深的功力，因此又被稱為“更深的藍(lán)”（以下簡稱“深藍(lán)”），這一次卡斯帕羅夫以1勝2負(fù)3平的結(jié)果敗下陣來；2003年 人機(jī)再次交鋒?？ㄋ古亮_夫與小深（

23、Deep Junior）以1勝1負(fù)4平再次戰(zhàn)成平局。n “深藍(lán)”重達(dá)1.4噸，是一臺RS/6000SP型超級計算機(jī)，共裝有32個并行處理器， 每秒能分析2億步棋?！吧钏{(lán)”對每步棋作出決定前，有四個主要考慮，包括：(1)棋子：每只棋子各有價值，但在不同位置和棋局的不同階段，價值會相對調(diào)整；(2) 位置：電腦就棋子周圍能夠作安全攻擊的四方格數(shù)目估值?？刂朴嗨姆礁?，愈處于優(yōu)勢；(3)步調(diào)：力求每一步皆有助于操作棋局；(4)保王：電腦替王所處的位置的安全性估值，以作出防衛(wèi)棋步。同時，“深藍(lán)”內(nèi)存貯了幾乎世界上所有的棋譜，對于棋王過去下過的每一局棋都了如指掌，而且心無旁騖。它能根據(jù)卡氏過去的棋局進(jìn)行程

24、序優(yōu)化。包裝后的“深藍(lán)”也可以在下棋過程中由人改變程序，根據(jù)棋面及時調(diào)整戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)，表現(xiàn)出人性化的某些智能性。目前企業(yè)使用最多的人工智能系統(tǒng)目前企業(yè)使用最多的人工智能系統(tǒng)n專家系統(tǒng)n遺傳算法n神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)n智能代理(或基于智能的技術(shù)) 專家系統(tǒng)n也稱為基于知識的系統(tǒng),是一種運(yùn)用推理能力得出結(jié)論的人工智能系統(tǒng)。它非常適用于診斷性問題（那些需要回答“發(fā)生了什么”的問題）和指令性問題（那些需要回答“該做什么”的問題）。n通常，專家系統(tǒng)是為特定的應(yīng)用領(lǐng)域而設(shè)定的，比如會計、醫(yī)藥等等。n專家系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)不同。紅綠燈系統(tǒng)n專家系統(tǒng)能夠很好的解決具有清晰規(guī)則和程序的問題并且具有很高的效率，并給公司帶來巨大的

25、收益。n專家系統(tǒng)能n減少錯誤n改善客戶服務(wù)n降低成本n專家系統(tǒng)不能n使用常識n自動化所有流程遺傳算法n遺傳算法是一種人工智能系統(tǒng)，它通過模仿進(jìn)化過程中適者生存規(guī)律從而產(chǎn)生一個問題的逐步改進(jìn)的解決方案。換句話說，遺傳算法是一種優(yōu)化系統(tǒng)：它能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出最優(yōu)輸出的輸入組合。n例子：股票投資組合選擇n 將遺傳算法用于包裝設(shè)計n遺傳算法有效的前提是必須要提供一個“成功”的標(biāo)準(zhǔn)。遺傳算法的原理 n遺傳算法是模擬了生物進(jìn)化而演變出來的一種計算模型。生物在生存過程中需要生長、生殖、以及死亡幾個階段，遺傳算法正式模仿了生長和生殖階段，生殖階段保證了生物體能夠不斷的延續(xù)下去。而生長階段中生物體在自然環(huán)境不斷變化的前

26、提下，會因?yàn)榄h(huán)境的因素而產(chǎn)生一些突變。突變是無向的，它讓一些生物體能夠更好的適應(yīng)環(huán)境，另一些生物體卻因?yàn)椴荒軌蜻m應(yīng)環(huán)境而死亡。突變同樣也發(fā)生在生殖階段。n生長：生物體從一個受精卵最終成長為一個成年個體得通過環(huán)境的考驗(yàn)天敵、食物、自然環(huán)境、天氣等因素都可能成為個體生存的威脅。強(qiáng)壯的個體能夠逃脫天敵的追捕以及其他因素的束縛，得到了生存生殖的權(quán)利。因此它的優(yōu)良基因能夠傳承給后代。n生殖：生物體進(jìn)行交配長生后代，父代和母代各提供一半的染色體進(jìn)行結(jié)合，最終子代就擁有父母代的基因。子代會繼承父母代的一些性狀。比如，長相、身材等等。一般來說，通過遺傳產(chǎn)生的新個體對環(huán)境往往具有更好的適應(yīng)性。n死亡：生物體最終

27、的歸宿。代表了本生物個體的死亡，該生物個體已經(jīng)被淘汰。n用遺傳算法解決問題時，每一個染色體代表了一個解決問題的方案，該方案相當(dāng)于我們生物學(xué)上講的某一個生物體，它可能適應(yīng)環(huán)境，也可能不適應(yīng)環(huán)境。遺傳算法解決問題就是把能夠適應(yīng)環(huán)境的個體找出來，遺傳算法需要找出種群中適應(yīng)度較高的個體進(jìn)行生殖產(chǎn)生后代，當(dāng)后代達(dá)到原種群數(shù)量時進(jìn)行適應(yīng)度測試，當(dāng)子代種群中某個個體能夠達(dá)到要求，遺傳算法就找到了一個問題的解決方案：否則，子代種群繼續(xù)上一個步驟：生殖。如此循環(huán)直到程序找出達(dá)到要求的個體。遺傳算法流程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)n從生物學(xué)的角度來講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個有很多個神經(jīng)細(xì)胞組成的錯綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)。神經(jīng)細(xì)胞是由細(xì)胞體、細(xì)胞核、

28、樹突、軸突和軸突末梢組成，也叫作神經(jīng)元。神經(jīng)元的樹突連接著其他的神經(jīng)元，信號通過樹突傳遞給下一個神經(jīng)元的軸突末梢，軸突末梢處理信號之后，通過軸突傳遞給了這個神經(jīng)元。神經(jīng)元之間的信息傳遞是單向的，即由一個神經(jīng)元的樹突傳遞給另一個神經(jīng)元的軸突末梢。n人類通過多年來的研究，仿照生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，設(shè)計出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠神經(jīng)元權(quán)重之間的聯(lián)系，權(quán)值的調(diào)整，從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過預(yù)先提供的一批相互對應(yīng)的輸入和輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終根據(jù)這些規(guī)律，用

29、新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出結(jié)果。各個神經(jīng)元的權(quán)值恰到好處的表達(dá)了一個規(guī)律，就像一個物理公式一樣。n定義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)常稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使可以發(fā)現(xiàn)和辨別模式的人工智能系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛地用于圖像模式和語言的分辨系統(tǒng)。n當(dāng)大量的信息可以利用時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適用于識別、分類和預(yù)測。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從大量信息中發(fā)現(xiàn)模式，因此，經(jīng)常稱之為預(yù)測系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例n藝術(shù)專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)n普通話測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理n當(dāng)我們看見一個圖片的時候，我們可以很準(zhǔn)確的告訴他人，這個圖片描述的是什么。當(dāng)然，在看這個圖片之前，我們應(yīng)該對該事物已經(jīng)有所了解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)也是如此，我們給出一個圖片，如左圖，我們能夠清晰的看到這

30、幅圖片上顯示的是一個阿拉伯?dāng)?shù)字“0”。但是計算機(jī)卻不能跟我們?nèi)艘粯铀查g就識別這個數(shù)字。這是個6*10像素的圖片，計算機(jī)接收的只是每一個像素的信息，這些像素就相當(dāng)于輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理n假設(shè)被著上黑色的代表1，白色的為0，那么當(dāng)所有的60個信息輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元，經(jīng)過計算輸出的結(jié)果是1，就說明計算機(jī)認(rèn)出了這個圖片顯示的是“0”。反之，計算機(jī)就沒能認(rèn)出這個圖片是“0”。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是要通過調(diào)整神經(jīng)元上的權(quán)值，讓計算機(jī)能夠順利地識別出這張圖片。n神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)輸入的值進(jìn)行運(yùn)算判斷，如果網(wǎng)絡(luò)作出錯誤的的判決，則通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)（遺傳算法等進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化），應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯誤的可能性。

31、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理n首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予(0，1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將“0”所對應(yīng)的圖象模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門限比較、再進(jìn)行非線性運(yùn)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，完全是隨機(jī)產(chǎn)生。當(dāng)輸出為“1”（正確結(jié)果）時，說明權(quán)值之間的關(guān)系是合理的。當(dāng)輸出為“0”（錯誤結(jié)果）時，進(jìn)化算法將改變各個權(quán)值，達(dá)到減小犯同樣錯誤的可能性。一般說來，網(wǎng)絡(luò)中所含的神經(jīng)元個數(shù)越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。智能代理n智能代理是一種軟件，它可以通過輔助人或充當(dāng)人的代表來執(zhí)行重復(fù)的與計算機(jī)相關(guān)的任務(wù)。n類型n信息代理n檢測和監(jiān)視代理n數(shù)據(jù)挖掘代理n

32、用戶代理信息代理n信息代理尋找信息并提供給顧客的智能代理n例如：采購者代理或購物機(jī)器人是位于網(wǎng)站上的智能代理，可以幫助顧客找到所需要的產(chǎn)品或服務(wù)。檢測和監(jiān)視代理n檢測和監(jiān)視代理是一種對某種感興趣實(shí)體、網(wǎng)絡(luò)或設(shè)備進(jìn)行觀測和報告的智能代理。數(shù)據(jù)挖掘代理數(shù)據(jù)挖掘代理在數(shù)據(jù)倉庫上運(yùn)行以發(fā)現(xiàn)信息。數(shù)據(jù)挖掘代理可以探測某種趨勢或某項(xiàng)指標(biāo)變量的主要變化。它也可以檢測新出現(xiàn)的信息并通知你。用戶代理n用戶或個人代理是代表用戶采取行動的智能代理。n例如：n按照優(yōu)先權(quán)對電子郵件歸類n作為對手同用戶一起玩游戲n組合客戶化的新聞報告n為你填寫表格n與你討論主題多代理系統(tǒng)和基于代理的模型n多代理系統(tǒng)智能代理組成的群體能獨(dú)

33、立地工作，并且相互之間可以交互作用。n基于代理的建模是一種使用多個智能代理模擬人類組織的方法，其中每個智能代理都遵循一套簡單的規(guī)則并能適應(yīng)變化的環(huán)境。二、行業(yè)應(yīng)用軟件和中間件n 中間件與操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫并列作為三足鼎立的“基礎(chǔ)軟件”的理念經(jīng)過多年的探討已經(jīng)被國內(nèi)業(yè)界和政府主管部門認(rèn)可。n 中間件是一種獨(dú)立的系統(tǒng)軟件或服務(wù)程序，分布式應(yīng)用軟件借助這種軟件在不同的技術(shù)之間共享資源。中間件位于客戶機(jī)/ 服務(wù)器的操作系統(tǒng)之上，管理計算機(jī)資源和網(wǎng)絡(luò)通訊，是連接兩個獨(dú)立應(yīng)用程序或獨(dú)立系統(tǒng)的軟件。相連接的系統(tǒng)，即使它們具有不同的接口，但通過中間件相互之間仍能交換信息。執(zhí)行中間件的一個關(guān)鍵途徑是信息傳遞。通過

34、中間件，應(yīng)用程序可以工作于多平臺或 OS 環(huán)境。n 中間件軟件具有如下特點(diǎn)：滿足大量應(yīng)用的需要；運(yùn)行于多種硬件和OS平臺；支持分布式計算，提供跨網(wǎng)絡(luò)、硬件和OS平臺的透明性的應(yīng)用或服務(wù)的交互功能；支持標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議；支持標(biāo)準(zhǔn)的接口。三、云計算n在計算機(jī)流程圖中，互聯(lián)網(wǎng)常以一個云狀圖案來表示，用來表達(dá)對復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施的一種抽象。云是一種比喻，云計算正是對復(fù)雜的計算基礎(chǔ)設(shè)施的一個抽象，所以稱為云計算。n 云計算是一個概念，而并不指某種具體的技術(shù)或標(biāo)準(zhǔn)，不同的人從不同的角度出發(fā)會有不同的理解。業(yè)界關(guān)于云計算定義的爭論從未停止過，目前也還沒有一個十分明確的定義。云計算的定義nNIST（美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所）的定義，認(rèn)為：云計算是一種對IT資源的使用模式，是對共享的可配置的計算資源（如網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲、應(yīng)用和服務(wù)）提供無所不在的、方便的、隨需的網(wǎng)絡(luò)訪問。資源的使用和釋放可以快速進(jìn)行，不需要多少管理代價。這與維基百科上的定義是基本一致的：云計算是一種計算模式，在這種模式下，動態(tài)可擴(kuò)展而且通常是虛擬化的資源通過互聯(lián)網(wǎng)以服務(wù)的形式提供出來。終端用戶不需要了解“云”中基礎(chǔ)設(shè)施的細(xì)節(jié)，不必具有相應(yīng)的專業(yè)知識，也無須直接進(jìn)行控制，而只需關(guān)注自己真正需要什么