数据与平台驱动的AI微软智能云和智能边缘,该文是智能相关本科论文怎么写跟边缘和云和和微软方面本科论文怎么写.
智能论文参考文献：
随着智能设备的发展,预计在2020年,全球的物联网设备所产生的数据将达到20B.那么这些设备所产生的数据应当如何处理？这是一个非常棘手的问题.
微软的世界观将我们的智能云平台的某些能力,延伸到边缘设备中,形成我们所倡导的智能云业务.因为如果将所有数据处理都放到云端,那么云端的计算将无法承受.所以我们尽可能将云端的计算能力与人工智能迁移到边缘.
我们将这一观点分为三个层面：第一,AI开发者.针对AI开发者我们运用的方法非常简单,只需要开发者运用人工智能和数据背后的能力即可.第二,AI数据科学家.目前每个企业都存储了大量数据,而数据科学家掌握数据算法,所以我们将数据科学家所掌握的算法,运用到我们的数据中.第三,AI公司.目前,运用深度学习技术的成本较高,所以我们建立了基于数据的开源平台,来深入到某些特定的行业中,来解决成本问题.
如何打造云计算的智能平台？我们将其分为三个阶段：第一,认知；第二,开放的机器学习与深度学习平台；第三,边缘计算.
在第一个部分,我们把与认知相关的服务开放出来,包括人脸识别、情绪识别、年龄识别等,我们在三年前就已经将认知服务开放出来并形成认知图谱,如今该图谱已积累了100万个使用者.
如果有些服务无法满足用户需求,那么客户可以自行制定机器所需要学习的场景,包括图片、视频、语音、CV等.此外,该图谱的所有能力,都可以部署到公有云与私有云平台,以及移动和物联网设备中.
什么是对话式人工智能？当语音数据产生时,我们可能会利用知识图谱或者人机对话以及工具等方式将其展现.
为什么我们会强调对话式人工智能服务？因为我们想赋予机器与人交流的能力.怎么样构建简单的对话式人工智能服务？我们在两年前开发了Bot Services,目前全球有30万开发者在使用该项技术.
Bot Services具备规划、部署和体验以及端到端的能力.现今要打造机器人,可直接使用知识图谱和人机交互技术,便可以迅速构建.
介绍一下我们的Azure平台,微软如何构建机器学习和深度学习？
第一,最佳数据资产.目前,微软已经将自己用来进行机器训练的数据,全部贡献出来与大家共享,用户可以直接将这些数据下载后加以利用.
第二,我们提供大量的工具链.人们在运用机器学习时,需要分析数据背后的规律,而寻找数据规律最重要的环节就是算法,算法的编写十分困难,而且开发该项技术的人工成本也相对较高,所以我们就要降低人工使用机器学习算法的难度.
我们的平台是一个开放的平台,所以解决这一问题我们运用了托拉拽的方式来实现机器学习,包括参数调整、算法选择和训练集与教练集的分类等.
第三,最优算法.什么是最优算法？因为在大多数机器学习算法中,在开源的算法社区里,总会找到适合的场景算法.而在我们的平台中,微软的工程师已经将业界最优的算法放置在平台中,用户可以自行选择是否使用该算法.通过拖拉拽的方式实现机器学习过程后,便可以实现分布式部署,最终形成规律和算法.
为什么我们要在开源中开放数据？微软已经将业界最新型的深度学习算法整合到我们的平台中,并建立了开放的人工智能模型,可提高微软云计算平台的计算能力.
通过计算,用户可以将算法部署到任何想部署的环节当中.同时我们也提供高效的算力平台,该平台可以解决GPU的硬件设备算法和GPU的调度问题,并提供完整的端到端的解决方案.
我说过不能将所有工作放到平台的后端,因为大量数据处理需要在后端完成,在数据处理后就需要将它们迁移到前移的边缘设备中.微软有一个IoT Hub平台,在这个系统中所有操作系统的传感器全部是开源的.该系统可以通过我们最典型的安全协议,每秒可向云端上传1000万的数据量.
目前有很多汽车企业与共享单车企业,都在利用IoT Hub快速收集数据的能力.比如当一辆共享单车要解锁时,如果没有网络,用户的解锁请求就无法传递到后端.但当我们把云端的处理能力迁移到设备端时,共享单车就可以不需要网络进行解锁.
IoT Hub也是一个开源的平台,用户可以把程序运行放入在设备端,并在后台进行训练.无论是人脸识别模型、声音识别模型,还是设备开关的处理能力,都可以在这个平台中进行使用.
从最简单的AI能力,一直到机器学习和深度学习平台以及边缘设备上的智能能力,就形成了微软的云平台,与此同时,微软也希望与更多的合作伙伴进行合作,共同扩展云与人工智能的能力.
（根据演讲内容整理,未经本人审核）
汇总,此文是一篇关于边缘和云和和微软方面的相关大学硕士和智能本科毕业论文以及相关智能论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
论驱动中的生产力智能性要素
代贤萍（中国人民大学 马克思主义学院,北京 100872）摘要“创新驱动发展”的核心是创新 从生产力构成要素角度来看,生产力包括智能性要素和实体性要素,创新主要是智能性要素的创.
林德叉车：智能驱动精益高效
文本刊记者郭浩在工业4 0的智能工厂框架中,智能仓储物流位于后端,是连接制造端和客户端的核心环节 智能仓储物流系统具备节约劳动力成本、节约租金成本、提升管理效率……方面的优势,是降低社会仓储物流成本的.
智能体重秤显示的数据准吗
夏天到了,我又开始了新一轮的“减肥大计” 工欲善其事必先利其器 于是,我准备买一台能精准监测体重的体重秤 在一个电商平台上,我键入“智能体重秤”几个字,.
以2019年9月1日至2019年8月31日数据采集平台为基础的专业诊断实践
摘要2015年6 月,教育部印发了关于建立职业院校教学工作诊断与改进工作制度的通知,在高职院校中引起强烈的反响 基于此通过参照高……职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）中高职院校内部质量.