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2019年政府項目影響大數據和物聯(lián)網的6種方式

2019-01-10    來源:raincent

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新技術背后的靈感來自各種變量,包括自然、科幻小說和產品需求等。更具體地說,航空航天和國防領域的創(chuàng)新和發(fā)展經常作為大數據和物聯(lián)網的產品和新功能滲透到商業(yè)市場。

 

 

美國國家航空航天局格倫研究中心動力和推進元件項目經理Mike Barrett博士也認同這些觀點。

Mike Barrett博士說:“在阿波羅登月的早期,我們就建造了太空所需的大部分技術,但是現(xiàn)在我們更希望與我們的商業(yè)伙伴進行大部分的創(chuàng)新和發(fā)展。作為回報,我們的合作伙伴能夠將這些新技術用于其他市場。”

下面展示了美國國家航空航天局和國防部(DoD)發(fā)布的新技術發(fā)展的六個例子,您應該在2019年密切關注。

1. 實時數據清理

有了物聯(lián)網,IT費力地執(zhí)行以清理大數據的ETL(提取、轉換和加載)過程可能會發(fā)生根本性變化。例如,軍事行動中的無人機使用機器學習和深度學習算法進行編程,使其能夠確定哪些數據對任務至關重要,哪些數據對任務不重要。在飛行中的實時數據收集過程中,這些無人機會評估所有輸入的數據,并自動丟棄不相關的數據,從而大幅減少數據的有效載荷。

2. 強化傳感器

在月球著陸器和火星項目中,美國宇航局都希望強化傳感器能夠承受極熱、寒冷、高輻射水平以及太空中的其他惡劣環(huán)境條件。這些新的強化傳感器比公司目前在物聯(lián)網項目中使用的傳感器更加可靠,并且在防止太空和其他地方的物聯(lián)網傳感器故障方面做得很好。

3. 機器學習和人工智能

在軍事行動中,商業(yè)部門的承包商和國防部正在研究無人機陣型的自我修復,每架無人機在飛行任務時都會執(zhí)行自己的機器學習和人工智能(AI)。使用這種機器學習和AI,執(zhí)行任務中的無人機機隊可以監(jiān)測到成員何時失敗,然后與其他無人機通信,重新組合陣型并繼續(xù)執(zhí)行任務而不會中斷。

這種類型的自我故障修復和轉移可以很容易地用于制造裝配線,機器可以相互操作和通信,如果一臺機器出現(xiàn)故障,還可以設計備用生產路徑。

4. 人機共生工作流程

在軍事行動中,設計了一種在人類和無人機上共同協(xié)作的技術,因此無人飛行器可以和有人駕駛飛機的隊友一起飛行。

美國國防部承包商洛克希德.馬丁臭鼬工廠的商業(yè)戰(zhàn)略與發(fā)展、情報監(jiān)視與偵察( ISR )和無人機系統(tǒng)( UAS )項目的馬克科爾說:“有效的載人/無人駕駛協(xié)作可以減少高認知工作量,從而讓作戰(zhàn)人員更專注于任務規(guī)劃和管理。”

這種人機共生對于擁有1000輛運輸卡車的物流供應商來說也同樣適用。

5. 太陽能

在美國宇航局的月球著陸器項目中,選擇的能源是太陽能,它在太空中是無限的,而且無需運輸。美國宇航局計劃利用無限的太空太陽能供應,將其用于軌道飛行器。該計劃包括讓軌道飛行器遠離月球的黑暗面,以便飛行器可以不斷補充其能量供應,因為它始終處于陽光照射下。

數據中心也可以找到最大限度利用能源的方法。

6. 遺留(原有)系統(tǒng)

在太空和國防領域以及在私營部門,人們希望保持遺留(原有)系統(tǒng)的良好運行。這些遺留平臺已經進行了大量投資,沒有人愿意浪費它們。

因此,從事軍事項目的供應商被要求開發(fā)與現(xiàn)有技術基礎向后兼容的技術。而這也正是企業(yè)IT所需要的。

標簽: 大數據 通信

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