今天的社会正变得越来越以多媒体为中心、依赖更多的数据和自动化。自动驾驶系统正在加速普及。自动化、分析化和智能化正在从人类转向“特定于机器”的应用。计算机视觉和视频将在我们未来的数字世界中扮演重要角色。数以百万计的智能传感器将通过人工智能嵌入汽车、智能城市、智能家居和仓库。此外，5G技术将成为一个完全互联的智能世界的数据高速公路，有望连接从人到机器甚至机器人的一切。
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人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和算法这几个词经常出现误用、混淆和误解。尽管它们都有各自的固定含义，但是人们常常会将这几个概念互换使用。遗憾的是，如果没有领会这些含义，它们可能会让本已十分复杂的快速发展领域乱上加乱。现在，就让我们认识一些有关算法、人工智能和机器学习的基础知识，了解它们是什么、如何使用、用在哪里以及分别是为了什么才创造出它们。我们首先从算法开始讨论，因为算法构成了人工智能和机器学习的基
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在过去的十年中，工业系统的有线和无线基础设施发生了巨大的变化，从传统的现场总线技术向工业以太网转变，以太网/ IP，ProfitNET和EtherCAT等协议取代了传统网络。现在，通过在石油，天然气，制药，过程监控/控制，车队管理，库存管理和工业自动化等行业垂直领域实现的工业无线传感器网络（IWSN）可以很容易地看到工业4.0的概念。
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在无处不在的消费物联网细分市场中，随着应用机会越来越多，各种娱乐、通信、家庭自动化、安全性以及其他各种设备层出不穷，使得人们的兴趣和需求越来越旺盛。对更具沉浸感和感知力的人机交互的需求是推动智能家居中边缘AI需求的关键因素。
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对人工智能研究人员而言，真正的突破发生在“深蓝”进入公众视野之前的三四十年。类似的，在深度卷积网络开始成为头条新闻的20多年前，它就已经存在了，所有的数学问题都完全解决了。
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过去十年间，人工智能技术突飞猛进，最疯狂的科幻小说场景现在已经成为我们生活中不可或缺的一部分。十年前，人们在谈论 AI 的理论化和实验，但这些年来，AI 变得更加切实了，也变成了主流。无论是国际标准课程、平台、库、框架、硬件，一切都顺理成章。就算说这十年里取得的成绩奠定了未来的基础，也不为过。
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