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您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台 搭建到智能算法应用，并实现售卖机的智能化运营，是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程，学员可以对设备接来自：百科![]()
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2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。 3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。 4、掌握分类问题，数据挖掘等相关知识及应用。 课程大纲 第1章 机器学习概述 第2章 有监督学习-线性回归 第3章 有监督学习-逻辑回归 第4章 有监督学习-KNN来自：百科![]()
作，实现对数据处理的快速响应。 应用层：数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与 GaussDB (DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了兼来自：百科![]()
。 基础设施层：是智慧校园平台的基础设施保障，提供异构通信网络，广泛的物联感知和海量数据汇集存储，为智慧校园的各种应用提供基础支持，为大数据挖掘，分析提供数据支撑。包括校园设施，网络改造，云数据中心，互联互通。 1．支撑平台层：是体现智慧校园云计算及其服务能力的核心层，为智慧校园来自：云商店![]()
SoH）、高性能数据库以及分布式内存缓存等应用。 E1型：主要支持OLTP场景，如内存数据库（如SAP HANA BWoH）、大数据处理引擎以及数据挖掘等应用。 表1 E3型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 网卡个数上限 虚拟化类型 e3.7xlarge.12 28 348来自：百科![]()
面向交通管理部门，基于地图及多源动态数据能力、数据挖掘分析能力、模型算法等能力，提静态安全风险地图服务、历史事故分析服务、道路安全风险实时监测预警、道路安全风险预测、辅助决策功能。 面向交通管理部门，基于地图及多源动态数据能力、数据挖掘分析能力、模型算法等能力，提静态安全风险地图服来自：专题![]()
。 互联网、5G 等造成了信息量的爆炸式增长， 区块链 让数据在网络上安全交互，计算资源化成为公共服务，任何企业都可利用预测分析、机器学习、数据挖掘等服务，在多重技术合力作用下，技术更迭越来越快。 现在改变行业格局，甚至打碎原来产业链的很可能是外来者，如滴滴彻底颠覆了出租车行业，余额来自：云商店![]()
后，接下来又应该怎么做呢？ 降低存储成本：通过数据的冷热分级，选择不同的存储及压缩策略，在保证一定查询效率条件下，降低综合存储成本 充分数据挖掘：尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息 提升处理效率：面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环来自：百科
