2、网络世界:变革、威胁与应对

网络世界:变革、威胁与应对

1. 网络世界的变革驱动因素

网络世界的变革由时间、数据、网络和智能等因素驱动。

1.1 时间维度的变化

在网络上,每一分钟都发生着巨大的变化。例如,每分钟有21.6万张照片在Instagram上分享,亚马逊有总计8.3万美元的销售额,YouTube上有相当于3天时长的视频被上传,谷歌进行200万次搜索,70个新域名注册,571个新网站创建,Facebook上有180万个点赞,2.04亿封电子邮件被发送,27.8万条推文发布。与一年前相比,谷歌搜索量几乎增加了四倍,推文发送量增加了18万条,YouTube视频上传量从25小时增加到3天。亲戚和朋友现在通过Skype聊天的时长相当于140万分钟,而2012年为37万分钟。

1.2 数据的爆炸式增长

谷歌首席执行官埃里克·施密特曾表示,从文明诞生到2003年创造了5艾字节的信息,而现在每两天就创造这么多信息,且增速还在加快。我们每天产生2.5千兆字节(2.5×10¹⁸)的信息。例如,计划在南非和澳大利亚建造的平方公里阵列(SKA),到2024年建成后,每天将产生超过1艾字节的原始数据,超过目前整个互联网的日流量。欧洲核子研究组织(CERN)的大型强子对撞机在2012年拥有1.5亿个传感器,每天产生22拍字节的数据。

1.3 网络和智能的发展

信息技术的应用呈指数级增长,已成为社区和个人生活中不可分割的一部分。1988年,全球只有3.6%的人口使用互联网,目前约有20亿互联网用户(占全球人口的30%)。每天有超过2100亿封电子邮件、5亿篇博客文章和22亿次谷歌搜索。尽管Facebook在2004年才推出,但其用户已达

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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