大数据智能感知

一、大数据智能感知

大数据智能感知：开启智慧时代

在当今数字化时代，大数据智能感知成为了企业发展和创新的关键。不论是科技巨头还是中小型企业，都在积极探索如何利用大数据技术构建智能感知系统，以提升业务效率、优化决策和改善用户体验。

大数据智能感知并非只是简单地收集和分析海量数据，更重要的是将数据转化为深刻的洞察和智能决策。通过对数据的深度挖掘和分析，企业可以实现精准的用户画像、预测性分析和个性化推荐，从而赋予产品和服务更强的竞争力。

大数据智能感知的关键技术

大数据智能感知涉及多个关键技术，包括但不限于数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和智能应用。其中，人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等技术在大数据智能感知中扮演着重要角色。

• 人工智能：通过模拟人类智能的技术，实现数据的智能感知和处理。
• 机器学习：利用数据和算法训练模型，从而实现数据的自动分析和预测。
• 深度学习：基于神经网络的机器学习方法，处理复杂的大规模数据。
• 自然语言处理：让计算机能够理解、分析和生成自然语言的技术。

这些技术的结合应用，使得大数据智能感知系统能够不断学习和优化，为企业提供更加精准和高效的智能服务。

大数据智能感知的应用场景

大数据智能感知已经在各个行业得到广泛应用，为企业带来了巨大的商业价值。以下是一些典型的应用场景：

1. 智能推荐系统：通过分析用户行为和偏好，实现个性化推荐，提升用户粘性。
2. 智能客服机器人：通过自然语言处理和机器学习技术，实现智能客服，提升服务效率。
3. 智能供应链管理：通过数据分析和预测，优化供应链，降低成本，提高效率。
4. 智能医疗健康：利用大数据技术分析医疗数据，实现精准诊断和个性化治疗。

这些应用场景的实现离不开大数据智能感知技术的支持，为企业创造了更多商机和竞争优势。

未来发展趋势

随着人工智能和大数据技术的不断发展，大数据智能感知将迎来更多的创新和突破。未来，我们可以期待以下发展趋势：

1. 跨行业融合：大数据智能感知将在不同行业之间实现融合和共享，形成更加强大的智能生态系统。
2. 智能硬件应用：智能感知将不仅局限于软件和服务，还将融入到各类智能硬件中，实现更多场景的智能化。
3. 数据隐私保护：在实现智能感知的同时，加强数据隐私保护和安全技术，防止数据泄露和滥用。

未来，大数据智能感知将成为数字化时代的核心驱动力，引领企业迈入智慧化、智能化的新时代。

二、智能感知工程与测控的区别？

智能感知工程是仪器科学与技术与人工智能、大数据、云计算等多学科交叉形成高新技术密集型的新专业,主要研究信息的智能获取、智能处理及应用,以培养适应新时代需要,具备智能传感器研制与开发、智能仪器设计与分析,以及复杂智能装备系统集成创新能力的复合型人才。

测控，即测量和控制，是指对现实世界物理量进行测量获取信息，再经处理后得到控制量对执行机构进行控制的过程。

三、什么是感知智能？

感知智能既视觉，听觉，触觉等感知能力

四、智能手机传感器数据的应用感知？

手机传感器带来了神奇的用户体验，整理归纳手机中主要的7 个传感器，以及他们的15个应用场景。

重力感应器：

也被称为加速度感应器。可以检测到手机加速度的大小与方向。原理就是利用压电效应来实现，当一个重力块因为重力原因改变方向，重力块下面的压电晶体接收到了电阻的变化，由此来判断重力的方向。

主要应用场景包括：

（1）屏幕横竖屏切换：没有配备重力感应器，需要手动来切换手机的横竖屏；在配备重力感应器后，只需要转动手机来实现切换手机的屏幕。

（2）游戏应用：特别对于一些动作和赛车类游戏，可以利用重力来确定手机的左右方向，减少实体按键的使用。在游戏模拟应用方面，也增加了游戏的乐趣。

（3）信息接收：典型如“摇一摇”手机就可以直接查看消息，还如新浪微博、飞聊摇一摇就可以搜索到不同的用户，有简化信息接受方式的用途

陀螺仪

又叫角速度传感器，可以对转动、偏转的动作做很好的测量。简单的理解，陀螺仪就是重力传感器的升级版，重力感应只可以识别左右，而陀螺仪则可以实现上下左右前后全方位识别。

主要应用场景包括：

（1）游戏与3D应用程序：第一人称设计游戏和飞行类游戏，就可以利用陀螺仪的多方位指向性来控制游戏，以进一步简化了游戏的操作。

（2）拍照应用：陀螺仪的方向上的感应，能够提升手机拍照的体验。首先是手机摄像头防抖功能，陀螺仪能够感知震动并将这些震动信息传达到设备的处理器上。第二是全景拍摄，利用陀螺仪定位手机位置，从而简化了全景拍摄方式，也能根据手机位置合成更好的全景照片。

（3）惯性导航：陀螺仪最早在飞机等设备上利用，主要为航空设备提供导航功能。引申到手机中也可以提供辅助导航。如汽车进入山洞后失去了GPS信号，导航软件就会利用陀螺仪的方向指向作用，提供持续的导航。除此之外室内导航等应用也是利用陀螺仪指向性的原理来进行。

光线感应器

也叫做亮度感应器，英文名称为Light-Sensor，一般位于设备屏幕上方。光电感应器是由两个组件即投光器及受光器所组成，利用投光器将光线由透镜将其聚焦，经传输至受光器透镜到达接收感应器。最后，感应器将收到的光线讯号转变成电器信号，此电信讯号更可进一步作各种不同的开关及控制动作。

主要应用场景包括：

（1）根据手机目前所处的光线亮度，自动调节手持设备屏幕亮度，给使用者带来最佳的视觉效果，同时节省手机屏幕不必要的耗电。

近距离感应器

近距离感应器是原理就是近距离感应器发射一束红外光线，通过红外光线反射来测试物体之间的距离。通常手机中的距离感应器非常短只有几厘米而已。

主要应用场景包括：

（1） 当用户在接电话时手机会自动关闭屏幕，除了能够节省不必要的电量浪费以外，还可以减少在接电话时的误操作。

（2）利用其他感应器一起实现翻转手机静音和锁屏与解锁操作。如三星的S3、note 2等都有应用 ，方便用户来操作手机。

5.温度传感器

检测手机电池和处理器温度变化情况。

主要应用场景包括：

（1）用于检测手机的工作情况，控制手机发热程度，如果手机发热过大，处理器可以降频达到手机降温的目的。

（2）针对农村市场也推出了可以显示温湿度的手机，可以帮助农民更便捷地了解气候变化。

（3）针对老人的手机开发相关应用，提醒他们及时补充水分和调节空间温湿度。

位置传感器：

简单理解就是GPS。在目前的中高端手机中，位置传感器已经升级为了A-GPS和格洛纳斯这类位置传感器。在A-GPS中除了利用GPS信号定位外，还可以利用移动网络来辅助定位和确定GPS卫星的位置，提高了定位速度和效率，在很短的时间内就可以快速的定位手机。而格洛纳斯则是定位卫星网络另外一个版本，就是说当手机无法接受不到GPS信号时，可以利用格洛纳斯来定位手机的位置。

主要应用场景包括：

（1）地图定位与应用程序定位：可以利用位置信息查看自己所处的位置，利用地图来进行导航。再延伸则应用于美食软件之查询附近的美食、社交软件之利用位置信息来查看附近的人。

（2）丢失设备寻找：在目前中高端手机或平板都会配备寻找功能。这项功能除了有防盗功能以外，还可以确定你的设备放在哪里，比如说查看是不是遗忘在家里面或者其他地方。

气压传感器：

分为外部气压传感器\内部气压传感器两部份。外部气压传感器就是检测我们生活场景中的大气压力，利用大气压的变化来检测我们所处的高度。一些三防手机等还有内部气压传感器，实时检测内部气压变化，来确定设备的外壳密封情况。

主要应用场景包括：

（1）当作为位置传感器辅助存在，确定当前所处的高度。

五、智能感知与信息处理属于人工智能吗？

智能感知与信息处理属于人工智能因人工智能本身就是处理信息的过程

六、智能感知工程考研可以报大数据及工程？

个人观点供参考：

智能感知工程考研不建议报大数据及工程。

该专业的考研方向，运动人体科学导论、生物力学、生物与运动信息采集、体育测量与评价、运动训练学、生物力学、人机工效学、数字逻辑与数字系统、算法设计与分析、数据结构、人工智能基础、机器学习导论、模式识别基础、智能信息处理、机器视觉、动作捕捉与虚拟现实、数字体育概论等。

七、智能感知的特点？

智能感知技术特点:

1.自动插入结束标记、右大括号和值引用。

2.上下文相关的快捷菜单，列出与代码中的当前点兼容的代码，并且可以插入这些代码

3.上下文相关的屏幕提示，列出与代码中的当前点兼容的变量、函数或参数。

3.代码超链接，单击这些指向类、外部 CSS 文件和脚本函数的超链接或引用可以打开或转到这些项的来源。

八、智能感知的概念？

感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。

感知智能是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，比如记忆、理解、规划、决策等等。而在这个过程中，人机界面的交互至关重要。

九、智能感知的意义

智能制造经常提的那一套说法，第一步就是智能感知。这个东西说多了，有时候就容易忽视其中内在的本意，所以说，想细究智能感知这个事情。

（1）感知的核心是对生产异常或问题的感知

制造运行是一个系统性关联的运行，一般意义上来说，很难说制造系统运行能够按照我们预定的方式持续稳定的完成运行，其中必然会出现各种各样的突发事件或者生产扰动。所以我感觉所谓的感知，很大程度上是对生产异常的感知。

（2）智能性主要体现在时间和关联两个维度

如果等到生产异常发生了，制造系统感知到这种异常，其实这是一种事后的。在这种情况下，我们一般按照一个既定的流程进行处理，其实就可以，这个其实称不上什么智能的。因此，从时间维度上面来说，智能感知的智能性应该体现在事先。

从制造运行各个环节所产生的这种状态。一般来说都是相对孤立的，或者说我们是一个一个上来的。但是由于制造系统的运行是属于关联性比较强的那种方式，因此这些独立环节之间的状态关联，综合起来对于制造系统运行可能会产生影响。因此，相对于单一环节单一状态的显式感知，这种多环节多状态关联的隐式感知是智能性的集中体现。

（3）智能感知需要系统性的思维

一般来说我们做事情都是希望这个事情在自己的一个严谨严密的体系下面，也就是说是希望能够预先知道要感知哪些东西。虽然现在有所谓的大数据分析，能够发现一些之前难以明显感知到的那种规律或者规则，但这个毕竟可操作性不强。我认为这个方面的系统性思维主要体现为可靠性制造运行整体思维。

应该立足于形成制造系统运行的可靠性思维，建立业务运行的关联因素图谱，可以采用各种现成的分析工具，甚至可靠性工程中那种FMEA、故障分析树及其求解方法（例如求解最小割集等），都可以拿来用。

十、什么是数据感知化？

数据感知化就是:

指为了提升数据的可理解性、可记忆性及可体验性，将“数据”还原或关联至特定情景，并以叙述方式呈现的过程。

从主体的数据接受模式看，感知是认知的前提，认知是感知的延续，数据可视化和数据故事化分别解决的是数据的感知和认知问题。

因此，在大数据时代，数据的可视化和故事化通常交叉应用，先采用可视化方式引起人们的感知活动，然后通过故事化方式达到进一步认知的目的。

所以，也有人认为数据故事化是数据可视化处理的下一步。