7、计算技术在不同领域的应用与挑战

计算技术在不同领域的应用与挑战

1. 干旱预测框架

在应对干旱问题上，有一个有效的框架发挥了重要作用。该框架借助物联网（IoT）传感器，收集了大量引发气候、水文和环境干旱的变量数据。其架构的关键要点包括：
- 降低延迟 ：在将数据发送到云层之前，使用主成分分析（PCA）来减少数据维度，从而降低延迟。
- 优化人工神经网络（ANN） ：运用遗传算法（GA）来预测干旱的程度。

当这个框架在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）上实施时，能够有效地预测不同时间尺度下干旱的严重程度。实验结果表明，该系统在改善干旱诱导变量方面比其他干旱指数更有效。而且，在F - 度量、准确性、敏感性、精确性和特异性等方面，ANN - GN分类器的表现优于其他分类器。这些结果为政府机构制定明智的策略和迅速采取行动减轻干旱危害提供了有用的反馈。

2. 雾计算的案例研究

雾计算在多个领域有着广泛的应用，下面是几个具体的案例：

2.1 医疗物联网中的雾计算

在医疗物联网领域，雾计算成为了增强健康监测系统的网关。相关人员实施了一系列雾计算服务，具体如下：
- 位置感知 ：能够实时获取设备或人员的位置信息。
- 实时通知系统 ：及时向相关人员发送重要的健康信息。
- 分布式数据库 ：存储和管理大量的医疗数据。
- 互操作性 ：确保不同设备和系统之间能够协同工作。 <