3、物联网设计与连接设备设计原则解析

物联网设计与连接设备设计原则解析

1. 物联网编程与技术发展

在物联网编程中,应用程序编程接口(API)发挥着重要作用。它允许其他程序(而非仅仅是用户)与所提供的服务进行交互和使用。这为其他网站将多种服务“混搭”成新事物提供了现成的生态系统,推动了手机应用(Apps)的发展,也使联网设备能够轻松消费这些服务。

随着在线服务的成熟,用于构建和扩展它们的工具也在不断发展。像Python和Django、Ruby on Rails这样的Web服务框架,使得在线组件的快速原型开发变得容易。同样,像亚马逊网络服务(Amazon Web Services)这样的云服务,意味着这些解决方案在变得更受欢迎时能够随着使用情况轻松扩展。

2. 物联网与魔法物品的关联

Arthur C. Clarke的“预测三定律”中最著名的一条指出:“任何足够先进的技术都与魔法无异”。技术的发展一直是为了满足我们的需求和愿望,而魔法的发明也有着相似的目标。在民间故事和童话中,物品常常是实现愿望的幻想,以满足人们最深层次的欲望,如吃饱饭、亲人康复、与远方的朋友交流等。

文学和人类学学者长期研究童话故事,以了解人类叙事和意义的基本规则,并分析其中的角色、情节和物品。例如,形式主义学者Vladimir Propp将他家乡俄罗斯的民间故事进行分类,并将其情节元素归纳为31种功能,包括“违反禁令”“恶行”“获得魔法物品”“艰巨任务”等。

从硅谷企业家和技术专家David Rose的角度来看,他在TEDx Berkeley上谈到了“魔法物品”,并将从童话故事和奇幻文学中提取的各种物品进行分类,这些分类同样适用于技术物品。
- 保护方面 <

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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