物联网技术周报第 125 期: 物联网项目实施中的五大挑战

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新闻

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    中国联通打响“物联网边缘计算”国际标准立项第一枪 多家上市公司支持》在近日召开的ITU-T SG20 WP1全会上,中国联通主导的《 IoT requirements for Edge computing 》国际标准项目成功立项,这是 ITU-T 在 IoT 领域的首个边缘计算立项。自此,中国联通将牵头开启 ITU-T 物联网边缘计算的国际标准化工作,促进边缘计算产业健康和可持续发展。

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    科普文:智能音箱的唤醒词是怎样诞生的?》如今风靡海内外的各款智能音箱,均有一个唤醒词,包括“小度小度”、“若琪”、“叮咚叮咚”等。什么是“唤醒词”?它为什么重要? “唤醒词”对用户体验的影响?怎样设计一个好的“唤醒词”?这篇文章会告诉你答案。

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    新型 IoT 僵尸网络“捉迷藏”来袭,并非 Mirai 变种》网络安全公司 Bitdefender 的安全研究人员发现,新型IoT僵尸网络“捉迷藏”(HNS)1月20日携大量“肉鸡”强势回归。其首次被发现是 2018年1月12日,截至1月25日,HNS 的“肉鸡”数量已从最初的 12 台扩充至 1.4 万台,也就是说,其在短短十几天内增长了1000多倍。并非 Mirai 变种,但与针对中国 IOT 设备的 Hajime 类似。

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    共享单车巨头开放数据平台》ofo宣布上线“奇点城市慢行交通管理平台”,并将 ofo 奇点人工智能大数据信息向政府开放。据 ofo 官方介绍,目前全国已有超过 20 个城市正式签约接入该管理平台,未来该平台还将向全国更多城市开放。同一天,摩拜单车也宣布开放海量出行大数据,在确保用户隐私和数据安全的前提下,通过与政府部门、科研机构等合作,共同推进共享单车精细化、智能化管理,并在城市规划、绿色出行、可持续交通等领域发挥积极作用。

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技术

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    物联网项目实施中的五大挑战》在向数字化转型的道路中,我们终将用到更多的互联事物。该新兴领域注重软件和数字体验,这意味着软件将会部署在更多的地方。物联网关注的是如何将资产和数据整合到现有的基础设施和系统中。本文的作者参与了参多个物联网项目,总结了物联网项目实施中的五大挑战:所有权、技能集、板载、规划更改、测试。

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    Android Things 物联网教程:使用 Firebase 同步 Android Things》 本文介绍如何将 Android Things 与 Firebase 进行同步,用于实时远程控制 RGB LED。更详细地说就是:该项目展示了如何通过无线实时控制远程 RGB LED,从而改变 Firebase 数据库中的某些值。

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    AliOS Things 持续集成(CI)系统介绍》AliOS Things 在快速的迭代进化之中,如何保证提交的代码质量,并保证在各个硬件平台上的稳定性,是一个非常大的挑战。同时物联网硬件碎片化,资源紧张,对持续集成(CI)系统也提出了特殊的要求。本文介绍 AliOS Things 的 CI 系统的实现方式及思考。

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开源

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    Basecamp 一个 Arduino 库,用于在物联网项目中简化 ESP32 的使用。在网络方面,Basecamp 封装了 ESPAsyncWebServer、ArduinoJSON、Async MQTT Client、AsyncTCP 四个库,可以快速接入大部分的物联网网络。

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    MiHomePluginSDK 是小米米家 App 的 iOS SDK。基于此方案,智能硬件厂商需要开发自己的米家扩展程序,用户使用米家 App 连接硬件之后,会自动下载、使用扩展程序,获得与设备交互的能力与 UI。米家 iOS 客户端的扩展程序基于 React Native 框架实现,并融合了 JSPatch 的一些功能,可以实时动态更新,同时最大限度保留了原生 App 的体验。

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    Tinkerhub 是一个建立、连接、互动和修补你的本地网络上的东西的库。它可以用于家庭自动化,例如打开和关闭设备,监视传感器数据和其他物联网工作负载。任何连接到网络的 Node.js 实例都可以看到并与这些事物交互。

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硬件

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  1. Mycroft Mark II 是一个开放、开源的智能音箱,它能在带来语音的力量的同时,保持隐私和数据独立性。Mycroft 开源的技术包括了:唤醒词、声音转文本、文本转声音、自然语言理解、技能框架五个部分。与 Mark I 相比,Mark II 带来了全新的设计、高品质的屏幕、多麦克风阵列和高品质的立体声扬声器,并增强了空间感。\

感谢徐川对本文的审校。

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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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