互联网技术有三个层次,互联网技术有三个层次分别是
cysgjj时间2024-05-20 12:55:24分类互联网技术浏览37
你认为工业互联网是由哪几部分组成的？
（原创）文 | 刘成军，工业互联网研习社发起人，造奇智能新媒体创始人兼主编
近年来，在国家产业政策及媒体关注下，工业互联网发展很快，席卷了工业、IT、互联网、自动化等等来自四面八方的人，不同的背景影响了人们的认知和判断，对工业互联网的内涵和外延有不同的判断。
在「工业互联网研习社」看来，工业互联网由场景（设备、产线、企业及价值链）+数据+平台+工业app+安全等闭环构成，这是一个在不同场景的逻辑闭环基础上构建的相互嵌套的更大逻辑闭环，是一种产业生态的重要体现。。
在这里，还提供另外一种视角的观点：工业互联网产业联盟（AII）曾发布过工业互联网***，指出：工业互联网是由网络体系、平台体系、安全体系三大部分构成，在应用端形成更多垂直应用（工业APP）和四个方向的新模式新业态，具体展开如下：
其中，网络体系是工业互联网的基础，将连接对象延伸到工业全系统、全产业链、全价值链，可实现人、物品、机器、车间、企业等全要素，以及设计、研发、生产、管理、服务等各环节的泛在深度互联，包括网络联接、标识解析、边缘计算等关键技术。
平台体系是工业互联网的核心，是面向制造业数字化、网络化、智能化 需求，构建基于海量数据***集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造***泛在连接、弹性供给、高效配置的载体，其中平台技术是核心，承载在平台之上的工业APP 技术是关键。
安全体系是工业互联网的保障，通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，增强设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力，识别和抵御安全威胁，化解各种安全风险，构建工业智能化发展的安全可信环境，保障工业智能化的实现。
工业互联网是一种连接工业领域各种要素和***的网络，包括设备、产品、人员、信息系统等，以及从智能机器到高级分析应用的各种技术和软件。
工业互联网包括了许多领域和技术，包括：智能制造、工业大数据、工业网络安全、云计算、物联网、人工智能和机器学习、工业互联网平台。工业互联网是一个包含多种领域和技术的生态系统，它将各种设备和系统连接起来，实现了信息的共享和优化，为企业的生产和管理提供了更高效和智能的支持。
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工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。
物联网应用技术和互联网技术哪个难？
哪个更难不太好直接回答，因为不同的物联网应用和不同的互联网应用之间的差异很大，应用的复杂性也不尽相同。
从系统架构方面看的话，物联网的架构至少要比互联网多一个感知层，感知层主要就是各类传感器、行业应用设备。感知层的设备多种多样，涉及的通信协议、[_a***_]、通信方式也多种多样，还需要考虑设备的软硬件适配等各种各样的问题。从这个角度来讲的话，互联网应用就不太需要在这个方面操心。
我觉得物联网应用技术比互联网技术难，主要是几面考虑，互联网是在基于一种协议的方式进行互联互通，它更多是产生一些文件交换的基础，而物联网应用场景更多表现为及时性，所以要求的数据交换及处理反应更为高效迅速，所以技术性更高。
神经网络是什么？
神经网络是深度学习中的一种算法数学模型，是模仿动物神经网络行为特征而建造的。神经网络由很多层构成，每层都有很多神经元，每一层都可以从数据中分析学习，最后这些层的输出结果就是预测结果。神经元是一个简单的数学函数。每个神经元的输出会作为输入传递给神经网络下一层中的神经元。单个神经元模型结构如下图：
人工神经网络，顾名思义，是一个可以说是仿生学的概念。人类发现神经元之间相互协作可以完成信息的处理和传递，于是提出了人工神经网络的概念，用于进行信息处理。
人工神经网络（ANNs）或连接系统是计算系统，其模糊地受到构成动物脑的生物神经网络的启发。这些系统通过考虑实例“学习”（即逐步提高性能），通常没有特定于任务的编程。例如，在图像识别中，他们可能会通过分析手动标记为“猫”或“无猫”的示例图像并使用结果识别其他图像中的猫来识别包含猫的图像。他们没有任何先验知识就这样做关于猫，例如，他们有毛皮，尾巴，胡须和猫般的面孔。相反，他们从他们处理的学习资料中演变出自己的一套相关特征。
人工神经网络基于一组称为人造神经元（在动物脑中的生物神经元的简化版本）的连接单元或节点。人造神经元之间的每个连接（简化版本的突触）可以将信号从一个传输到另一个。接收信号的人工神经元可以处理它，然后发出信号传递与之相连的人造神经元。
在常见的ANN实现中，人造神经元之间的连接处的信号是实数，并且每个人造神经元的输出通过其输入之和的非线性函数来计算。人工神经元和连接通常具有随着学习进行而调整的权重。重量增加或减少连接处信号的强度。人造神经元可能有一个阈值，只有当汇总信号超过该阈值时才会发送信号。通常，人造神经元是分层组织的。不同的层可能会对其输入执行不同类型的转换。信号从第一个（输入）到最后一个（输出）层传播，可能在多次穿越层之后。
ANN方法的最初目标是以与人类大脑相同的方式解决问题。然而，随着时间的推移，注意力集中在匹配具体任务上，导致生物学的偏差。人工神经网络已用于各种任务，包括计算机视觉，语音识别，机器翻译，社交网络过滤，游戏板和视频游戏以及医疗诊断。
首先要搞清楚的是神经网络是一种模型，也可以理解为是一种技术，是顺应时代发展而产生的一种技术（或模型）。我们目前所处的时代是互联网信息时代，也就是说，随着互联网的发展，大量的信息数据日益增长，在这个背景之下，我们可以有大量的数据来训练神经网络了，逐渐取代了之前的传统的机器学习方法或者基于规则的方法。也就是说明了，神经网络是一种数据驱动的技术，它的训练是依赖于大量数据的，如果你没有可用来训练模型的大量数据，与其使用神经网络模型还不如使用传统的机器学习模型。
其实，神经网络很早很早之前就被提出了，只不过当时没有如今这么多数据的支持，导致其性能不好，所以被没落了，机器学习技术反而在当时比较盛行，而如今，时代变了，正所谓三十年河东，三十年河西，神经网络终于成了如今计算机领域的霸主。
神经网络的一大好处就是，省去了传统机器学习方法中繁琐而敏感的人工特征设计（即特征工程）这一过程，完全靠计算机通过各种神经网络结构，以及喂给它大量的数据，自行学习特征（至于它学到了哪些特征，我们是不清楚的，这就是我们常说的，神经网络是一种黑盒技术，反正我们根据模型的结果，知道它学到了某些特征）。
其实，神经网络的原理就是模仿人类的大脑的神经元的学习过程。每当我看到神经网络这个名词，我就会想到小婴儿，把还没训练前的神经网络比作新生儿，神经网络的训练过程，类似于每天给小baby不停的重复“爸爸”“妈妈”，经过一段时间的训练，它就学会了，看到妈妈的时候，会喊妈妈，看到爸爸的时候，喊爸爸，至于小宝宝到底是怎么学会的，你也不是特别清楚，反正你会，“哇哦，好神奇”。当然也会有出错的时候，没有任何一个模型会百分之百的正确。
在现实的应用中，你会根据不同的任务设置，选择不同的神经网络结构，比如CNN,RNN,LSTM.所有的神经网络结构都是来自于任务的需要。而且会随着时间随着科技的进步，神经网络结构越来越高能。
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