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法律研究深度學習與物聯網
深度學習為物聯網開闢了新的視野。各種物聯網感測器的可用性幫助我們收集對深度學習至關重要的資料。深度學習在物聯網中有很多應用，這使得物聯網更加強大。深度學習和物聯網共同構成了一個比 Web 3.0 更先進的新時代。
物聯網部門
物聯網下的主要關鍵細分領域，如人聯網 (IoP)、萬物互聯 (IoT) 和工業物聯網 (IIoT)，正在發展，並且高度依賴於深度學習技術。有許多不同的深度學習模型可以處理多個任務以及不同的物聯網感測器資料。但是深度學習模型做什麼呢？讓我們看看深度學習架構是如何工作的以及它可以為下一代提供什麼。
深度學習架構
顧名思義，它是一個高度密集的神經網路，允許機器學習新事物。您可能想知道特斯拉如何自動決定路徑車道並避免與一些古怪的卡車司機發生碰撞。我們首先需要學習神經網路架構來理解深度學習架構。它並不簡單，但也並不複雜。假設一個網路就像一個網路，它具有不同的層。每一層都由節點或神經元組成，兩個層之間的每個神經元都相互連線。因此，特定排列的神經元組合將構成一個神經網路。
一個神經元接收輸入，例如一些資料、句子、單詞、畫素、二進位制、標記、字母等，任何可以適應的資料。然後它透過矩陣乘法處理這些資料並將其傳送到下一個神經元。因此，所有神經網路都只是逐層相乘的向量的線性組合。但它仍然是線性的，類似於用直線預測正弦曲線。為了引入非線性，我們使用啟用函式，例如 Sigmoid、ReLU、Softmax、Tanh 等，這有助於預測/識別與給定資料相關的任何內容。
不同的深度學習模型
深度學習架構有三個部分：輸入層、隱藏層和輸出層。神經網路和深度神經網路的主要區別在於它具有多個隱藏層。有許多不同的深度學習模型，例如 RNN（用於文字和音訊識別）、CNN（主要用於影像預測）、AE（自動編碼器處理標記和編碼資料）、GAN（生成式自動編碼器生成 AI 影像）等。
深度學習與物聯網的結合
將 DL 與 IoT 相結合，為我們提供了多年來一直想要的東西。使用深度學習技術的物聯網裝置有大量用途。例如智慧物聯網手錶、交通攝像頭、智慧感測器、溼度和溫度感測器、天氣預報工具等。甚至您的智慧手機也是 IoT 與 DL 的完美示例。您只需觀看自己喜歡的節目即可在智慧手機上觀看 YouTube。下面討論了 IoT 與 DL 的一些廣泛領域。
物聯網與深度學習的應用
醫療保健 - 醫療領域的機器人是物聯網和深度學習在醫療保健中的完美示例。無法持續 24 小時監控每位患者。但是，藉助智慧物聯網醫療裝置，它可以測量患者身體的關鍵變化並在緊急情況下發出警報。深度學習智慧裝置已接受過訓練，可以使用症狀預測患者的健康狀況。
智慧家居 - 您可能知道像亞馬遜 Echo 和智慧燈這樣的智慧裝置，它們都使用 IoT 和 DL 模型連線，有助於根據天氣或心情自動調整燈光設定。智慧吸塵器機器人只需一個命令即可清潔您的房屋。此外，還可以開發能源需求預測、行為監控、人類活動、偏好識別等。
智慧製造 - 在工業層面，物聯網和 DL 需求巨大。由於物聯網和 DL 的結合，可以監控和維護機器狀況以及工人活動識別。此外，還可以實現一些故障檢測以及可回收機器零件和產品的重複使用。
智慧電網 - 智慧電網可以透過使用智慧裝置預測電力需求和電價預測來發揮重要作用，因為它可以提高股票。想象一下，僅使用一臺裝置即可完全控制您家中的電力及其使用情況。可以實現電力盜竊檢測、異常檢測等。
智慧交通 - 交通監控裝置和感測器以多種不同的方式提供幫助。有些人可能對交通速度檢測、車牌識別以及所有這些規則感到不快。但它們是為了援助。障礙物檢測和事故檢測對於防止因道路交通事故造成的死亡非常有幫助。
智慧農業 - 物聯網和農業有著特殊的聯絡。它始終有助於透過植物分類、疾病識別、作物生產、水果和蔬菜計數、雜草檢測、土壤健康和植樹計劃等來提高作物產量。
樂器 - 現在，您可以使用調音感測器自動調音吉他，甚至無需觸控調音器！有許多感測器和聲音裝置日新月異。此外，還提供免費使用的音訊識別、根據您當前心情提供的音樂建議等更多功能。
智慧城市 - 所有這些小型智慧裝置和網際網路可以使整個區域或部門或城市變得智慧。憑藉智慧供應鏈管理，任何城市公司都可以計劃新的意識形態來實施。可以實現適當的食物和原材料管理、天氣預報和規劃、洪水區域、垃圾管理等。因此，利用這些好處，城市居民可以生活並享受 21 世紀的新時代。
結論
所有這些現在可供我們使用的物聯網裝置都足以使您的整個家庭/區域/城市自動化。這些美麗的技術支柱和新思想可以激勵任何人為物聯網和人工智慧技術做出貢獻。最終，它使個人和周圍組織都受益。並且許多新的裝置正在研究中，這些裝置使用深度學習和物聯網使我們的生活比以往任何時候都更加先進。
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