大数据物联网云计算人工智能论文选题背景

北京大学人工智能原理：4-人工智能的发展现状

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什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系

（一）论文名称　　论文名称就是课题的名字第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。（二）论文研究的目的、意义研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：⑴研究的有关背景(课题的提出)：即根据什么、受什么启发而搞这项研究。⑵通过分析本地（校）的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。（三）本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）　　规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。（四）论文研究的指导思想　　指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。（五）论文写作的目标　　论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的，要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题，用词要准确、精练、明了。常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确；目标定得过高，对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。（六）论文的基本内容　　研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把写作的目的、意义当作研究内容。基本内容一般包括：⑴对论文名称的界说。应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。（七）论文写作的方法　　具体的写作方法可从下面选定：观察法、调查法、实验法、经验总结法、个案法、比较研究法、文献资料法等。（八）论文写作的步骤　　论文写作的步骤，也就是论文写作在时间和顺序上的安排。论文写作的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括：整个研究拟分为哪几个阶段；各阶段的起止时间。

大数据物联网云计算人工智能论文选题背景和意义

物联网IoT（Internet of things）物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。大数据（Dig Data）大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。云计算（Cloud）云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。人工智能AI（Artificial Intelligence）研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。关系：得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集。人工智能离不开大数据，大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

应该说是相辅相成的，只有这些东西一起使用，才能够发挥出它最大的作用。

物联网、大数据、人工智能、云计算，作为当今信息化的四大版块，它们之间有着本质的联系，具有融合的特质和趋势。从一个广义的人类智慧拟化的实体的视角看，它们是一个整体：物联网是这个实体的眼睛、耳朵、鼻子和触觉；而大数据是这些触觉到的信息的汇集与存储；人工智能未来将是掌控这个实体的大脑；云计算可以看作是大脑指挥下的对于大数据的处理并进行应用。物联网：大数据的基础，记录人、事、物及之间互动的数据；大数据：基于物联网的应用，人工智能的基础云计算：计算、存储、通讯工具，物联网、大数据和人工智能必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术才能形成行业级应用。人工智能：大数据的最理想应用，反哺物联网

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大数据物联网云计算人工智能论文选题背景怎么写

你可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据（很大部分来自物联网）。物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

学位申请者为申请学位而提出撰写的学术论文叫学位论文。这种论文是考核申请者能否被授予学位的重要条件。　　学位申请者如果能通过规定的课程考试，而论文的审查和答辩合格，那么就给予学位。如果说学位申请者的课程考试通过了，但论文在答辩时被评为不合格，那么就不会授予他学位。　　有资格申请学位并为申请学位所写的那篇毕业论文就称为学位论文，学士学位论文。学士学位论文既是学位论文又是毕业论文。　学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解的知识和科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。　　在社会科学领域，人们通常把表达科研成果的论文称为学术论文。　　学术论文具有四大特点：①学术性 ②科学性 ③创造性 ④理论性一、学术性学术论文的科学性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。二、科学性科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。这是因为科学的本性就是“革命的和非正统的”，“科学方法主要是发现新现象、制定新理论的一种手段，旧的科学理论就必然会不断地为新理论推翻。”（斯蒂芬·梅森）因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。三、创造性学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的理论系统的，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。一般来说，学术论文具有论证色彩，或具有论辩色彩。论文的内容必须符合历史唯物主义和唯物辩证法，符合“实事求是”、“有的放矢”、“既分析又综合” 的科学研究方法。四、理论性指的是要用通俗易懂的语言表述科学道理，不仅要做到文从字顺，而且要准确、鲜明、和谐、力求生动。表论文的过程　　投稿-审稿-用稿通知-办理相关费用-出刊-邮递样刊　　一般作者先了解期刊，选定期刊后，找到投稿方式，部分期刊要求书面形式投稿。大部分是采用电子稿件形式。　　发表论文审核时间　　一般普通刊物（省级、国家级）审核时间为一周，高质量的杂志，审核时间为14-20天。　　核心期刊审核时间一般为4个月，须经过初审、复审、终审三道程序。　　期刊的级别问题　　国家没有对期刊进行级别划分。但各单位一般根据期刊的主管单位的级别来对期刊划为省级期刊和国家级期刊。省级期刊主管单位是省级单位。国家级期刊主管单位是国家部门或直属部门。

物联网产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展，借助物联网的风口，云计算、大数据和人工智能也同时走进人们的视野，它们之间有着不可分割、相互影响的关联。物联网和云计算的关系云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。大数据和云计算的关系从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。想了解更多有关如何理解云计算，大数据，物联网，人工智能之间的关系详情，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通；自主研发的26大课程体系更是紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的提高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，2013年超过爱立信成为全球第一大通讯设备商，此后华为又在通信业务的基础上，在制造链领域往下发展终端业务，向上布局云端业务，同时搭建自己的服务链，云、管、端一体化格局初步形成。前言华为作为目前国内ICT行业的融合性创新龙头企业，其多年经营探索的“云管端一体化”模式，可以成为ICT产业的标杆。从长期而言，终端与网络边界日益模糊，终端将成为广义网络的毛细血管，或者终端有可能成为移动通信的基站一部分，实现信息转发与传递。在量子通信和量子计算都不成熟的当下，重大技术革命也没有爆发，未来通过已有的技术进行的云网融合，是提高网络资源使用效率的最佳途径。三大业务与时俱进是公司增长动力源泉华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，目前，华为约有18万名员工，业务遍及全球170多个国家和地区，全世界三分之一以上的人口。2010到2016年华为主营业务收入由48亿元增长至74亿元，年均复合增速1%，公司净利润由16亿元增长至52亿元，年均复合增速4%。2016年华为主营业务收入和净利润分别同比增长32%和4%，营收增幅的主要原因是消费者业务的快速增长，净利润微增是因为公司持续加大消费者业务面向未来增长的品牌和渠道建设的投入。2016年华为持续投入未来，研发费用达764亿元，消费者业务全年智能手机发货量达到39亿台，销售收入1798亿元，同比增长44%。从华为的组织结构图可以看出其对三大业务的布局：运营商业务、企业业务和消费者业务。分业务来看，2016年华为运营商、企业、终端三大业务分别实现销售收入61亿元、66亿元和08亿元，分别占比主营业务收入的57%、8%和35%。2010到2016年，华为运营商业务由1458亿元增长至2905亿元，年均复合增速2%，主要涵盖了：无线网络、固定网络、云核心网、软件、IT、网络能源以及全球服务7大细分领域。目前，华为运营商业务围绕数字化转型，抓住云、视频、物联网、运营转型等重大机会，稳步增长中。在无线网络领域，华为无线家庭宽带解决方案（WTTx），覆盖全球超过100家运营商、3000万家庭，以更快捷、更低成本的部署方式帮助更多家庭实现从数字家庭向智慧家庭的演进。作为窄带蜂窝物联网(NB-IoT)标准的提出者之一，华为持续引领NB-IoT标准制定与推行，在2016年创建了5个开放NB-IoT实验室，联合GSMA推动成立NB-IoT产业联盟，已发展50个重量级联盟成员。华为引领NB-IoT布局，在中国、日韩、欧洲、中东、非洲等与18家运营商展开战略合作，建设超过20个商用测试局。在固定网络领域，云服务及视频，尤其是4K视频，给超宽带网络发展带来蓬勃生机。对运营商而言，2016年为视频的爆发年。据调研，2020年运营商管道中75%的流量将来自于视频业务，华为从咨询、合作、平台、网络等方面，助力运营商打造以视频为基础业务的端到端网络。在云核心网方面，基于全云化架构，华为帮助运营商实现网络云化，在软件领域，华为持续为运营商提供数字内容聚合、视频、企业B2B等云服务，累计引入超过4000家合作伙伴，聚合超过60万数字内容和应用。在IT领域，基于云化战略，携手德国电信、西班牙电信、中国电信为企业提供便捷安全的公有云服务，加速大数据、物联网等新业务云化；政企托管云解决方案已助力中国运营商建设50余个政务云平台。华为的企业业务涵盖了：智慧城市、公共安全、金融、能源、交通、制造、媒体、教育、互联网等领域。2010年到2016年，华为企业业务由38亿元增长至66亿元，年均复合增速2%。华为协同超宽带网络、云计算、大数据、，物联网、人工智能等技术，提出的智慧城市解决方案、平安城市解决方案，全联接电网解决方案、智慧机场解决方案、应用边缘计算物联网(EC-IoT)解决方案、媒体云解决方案等均走在世界的前列。此外，加大在IT、网络、云服务、云通信、物联网、网络能源领域的布局，并在在云计算和大数据领域，与埃森哲联合发布企业应用云化解决方案，为全球企业客户的核心应用云化提供一站式服务；与ESI集团合作，提供创新的工业制造解决方案；与Oracle合作提高企业关键业务系统的资源利用率。2016年华为消费者业务由14亿元增长至08亿元，年均复合增速1%。2010年到2016年，华为智能手机出货量由300万台增长至39亿台，年均复合增速90%，2016年华为智能手机全球市场份额提升至9%，稳居全球前三，奠定了龙头地位。在芯片方面，作为全球首款搭载ARM Cortex-A73 CPU和Mali-G71八核GPU的SoC芯片，麒麟960性能得到了全面优化，CPU性能提升18%，GPU处理性能提升了180%。其UI系统解决了Android用户的卡顿问题，并与麒麟芯片深度结合，通过智能感知学习系统，结合精细化资源调度，突破性解决了Android系统久用卡顿的问题。华为生态链整合，云管端一体化格局凸显华为以通信设备运营商起家，位于ICT产业制造链的管道层，在大数据、云计算、人工智能的大趋势下，华为制造链向下深入终端，向上走向云端，同时搭建服务链，业务涵盖IaaS、PaaS、SaaS，逐渐形成云管端的一体化格局。制造链向下深入终端，向上走向云端华为以通信设备运营商起家，其通信业务涵盖了无线网络、固定网络、电信软件、核心网络与服务，在2013年就已经成为全球通信设备的龙头。但随着移动宽带与互联网联结，ICT行业已经跨入“移动互联网” 时代，终端重要性日益凸现，已成为驱动网络增长的发动机和向导，并在智能化的大趋势下，朝综合化、专业化、多样化方向发展。终端布局：2010年，华为智能手机快速增长，全球出货超过300万台，迅速打入包括日本、美国和西欧在内的70多个国家和地区。2010年到2016年，华为智能手机出货量由300万台增长至39亿台，年均复合增速90%，2016年华为智能手机全球市场份额提升至9%，稳居全球前三，奠定了其龙头地位。随着移动宽带向消费电子领域渗透，越来越多的MP3、PMP、Digital Camera和Tablet等电子设备被连接，由此带来 MI（Mobile Internet）模块以及 Pocket WiFi 等数据终端的巨大发展空间。华为聚焦家庭融合解决方案，围绕家庭通信、娱乐和控制构建Connected Home的智慧家庭终端。2011年，华为成立了消费者业务BG，2012年，推出了最强四核10英寸平板电脑，以及Media Q突破了单一终端产品的性能局限，实现手机、平板、电视、家用电脑等设备的多屏互动(Air Sharing TM)。在家庭终端领域，华为加强以“三个中心、两朵云”（接入中心、媒体中心、自动化中心、开放的业务云、高效的管理云）理念为核心的互联家庭解决方案的投入，贴近消费者，推出系列化的互联家庭终端。2014年，华为战略投入智能穿戴设备和智能家居等领域，首款可穿戴产品Talk Band B1实现全球上市，跨界平板手机荣耀X1、华为秘盒、荣耀立方均获畅销。创新型产品CarFi，首创车载Wi-Fi产品，引导MBB进入车载后装领域，打通运营商、政企客户和车联网管道，并奠定车载业务全球战略格局。云端布局：在以个人电脑取代大型机为代表的第一次IT产业革命之后，云计算已经引发第二次 IT产业革命，互联网的发展，真正地带动数据从终端向云端迁移，从而使得云端数据数量级地增加，驱动了计算和存储架构的创新。以虚拟化、并行计算、分布式存储和自动化为核心特征的云计算架构就在这样背景下诞生，彻底颠覆传统的计算架构，引领继大型机、client/server之后第三次IT的变革。2011年，华为成立企业业务BG，构建云计算新IT系统，并规模部署云计算数据中心解决方案。2012年，华为提出基于网络级云化、设备级云化、运营互联网化以及NaaS（网络即服务）的理念，将云计算和SDN（软件定义网络）的思想引入电信网络。2013年，在IT基础设施领域，华为打造云操作系统Fusion Sphere，推出超强性能一体机，重构ICT融合基础设施，实现规模增长116%。高端存储突破中国三大运营商，在中国移动集采中高端存储测试排名第一。基于大数据处理、云计算等应用的数据中心得到迅猛发展。2014年，在电信业务云化、公有云和云数据中心整合等领域，华为成功帮助全球TOP 50运营商实现基于云数据中心的ICT转型，并携手全球TOP运营商规模部署数据中心，满足ISP行业快速增长的IDC需求。在网络能源产品方面，融合信息技术、互联网技术与光伏技术，推出智能光伏电站解决方案，已得到了全球最大规模的应用。2015年间，华为作为云架构的领导者，与全球400多家运营商客户合作。根据Gartner报告，2015年华为服务器出货量稳居第四，云计算的企业级合作伙伴达500多家，服务于全球108个国家和地区超过2500家客户，覆盖政府及公共事业、运营商、能源、金融等行业，部署超过140万台虚拟机和660个数据中心，其中，云数据中心225个。开启服务链的云端、终端的演进之路云端布局：2011年，华为把握云计算与ICT 产业融合的历史机遇，成立企业业务BG，为全球政府及公共事业、金融、交通、电力、能源、商业企业及互联网等行业客户提供全面、高效的 ICT 解决方案和服务，包括企业网络、统一通信协作、云计算、数据中心以及垂直行业应用等。截至2011年末，在云计算与数据中心领域，华为与33个国家的85个机构开展了云计算商用合作。2012年，华为在企业业务BG开辟了IT产业领域，推出创新IT基础设施和数据中心解决方案，并助力建设全球最大的数据中心—中国移动国际信息港，且建成了全球最大的桌面云系统（超过7万人的规模）。除了IT领域，在媒体资讯、互联网、金融、医疗等领域均实现全面突破。2013年，华为在IT产业领域，首创分布式云数据中心解决方案、以及开发了首款支持超过1000公里异地容灾的Fusion Insight企业级大数据分析平台，并在政府与公共事业领域，华为智慧城市、电子政务、应急指挥、教育、医疗等解决方案支撑了全球64个重大项目。2014年是华为云服务爆炸式增长的一年：在智慧城市领域华为携手合作伙伴，采用新一代eLTE移动宽带集群系统和可视化指挥平台，构建平安城市解决方案，目前已被广泛应用于全球100多个城市；在交通领域，华为数字铁路解决方案服务里程累计达7万公里，可绕地球两圈；在能源领域，华为数据中心网络解决方案助力中国石油建设亚太地区最大的企业云数据中心，满足其集团层面数据灾备需求；在互联网领域，为法国第一搜索引擎Qwant构建高效安全的云平台；此外，在教育、媒体资讯等各领域，华为均取得了瞩目的成绩。随着云计算、大数据、物联网、移动化等ICT创新技术对各个行业的影响持续加强，2015年，华为继续聚焦ICT基础架构，与合作伙伴在技术、硬件、软件、服务、上市等领域开展全面合作。2017年，华为顺应业务发展，成立了Cloud BU，凸显了云服务的战略定位，目前Cloud BU下涵盖了基础软件、商业软件和专业服务三大领域，提供计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、软件开发云等云计算产品。终端领域：华为在服务链的终端业务主要体现在其操作系统上，2013年，华为专注打造的情感化用户界面Emotion UI的用户体验大幅提升，云服务用户数突破千万，活跃用户数超过百万。2014年，华为借助其在移动宽带连接领域的优势，MBB & 家庭终端。抓住车联网、物联网机遇，结合大数据和云服务，构筑“硬件+软件+服务”商业模式，围绕“人、车、家”场景，为消费者提供更好的智能生活服务。基本结论华为作为目前国内ICT行业的融合性创新龙头企业，其多年经营探索的经营模式和宝贵经验使得其成为传统制造业转型的标杆，而对于新兴企业，能够越过坎坷的探索之路，直接嫁接华为的“云管端一体化”经营模式，可能成为一个成功捷径。本文从梳理华为主业—通信设备入手，结合行业演进趋势，探索华为持续增长和转型模式，有以下三大阶段：一、制造链基于管端，向下深入终端，向上布局云端。终端直接面向消费者，逐渐渗入智能手机、消费电子、可穿戴设备、智能家居等领域，自我研发，并突破单一终端产品的性能局限，实现了设备之间的多屏互动，同时，利用云端服务，贴近消费者，推出个性化的解决方案。云端主要面向企业，携手各大运营商布局数据中心，并构建基于云计算的IT系统，深入各大行业，为其提供配套的解决方案。二、在制造链的基础上延伸服务链，成立的企业业务BG，仅云计算领域投入科研人员达6000人，自我研发手机操作系统，解决了安卓手机操作系统卡顿的问题。在服务链的云端，平台、企业私有云、公有云领域，与各大机构开展商业合作，助力建成全球最大数据中心，并首创分布式云数据中心的解决方案，成立了Cloud BU，凸显了云服务的战略定位。三、从长期而言，终端与网络边界日益模糊，终端将成为广义网络的毛细血管，或者终端有可能成为移动通信的基站一部分，实现信息转发与传递。在量子通信和量子计算都不成熟的当下，重大技术革命也没有爆发，未来通过已有的技术进行云网融合，是提高网络资源使用效率的最佳途径。希望采纳！！

大数据物联网云计算人工智能论文选题背景及意义

关系就是IT技术的不断细分，相辅相成，科技水平不断提升云计算云计算（cloud computing，台湾译作云端运算），是分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取。这种特性经常被比喻为像水电一样使用硬件资源，按需购买和使用。[1]（Cloud computing is a resource delivery and usage model， it means get resource (Hardware， software)via The network of providing resource is called ‘Cloud’ The hardware resource in the ‘Cloud’ seems scalable infinitely and can be used ）[2]最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，更可计算一些像是分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等。稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。Google目前的云技术，主要由MapReduce、GFS及BigTable三项所组成大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。物联网物联网(The Internet of Things)的概念是在1999年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网被视为互联网的应用拓展，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新0是物联网发展的灵魂。国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。毫无疑问，如果“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。然而，不谈什么隐私权和辐射问题，单把所有物品都植入识别芯片这一点现在看来还不太现实。人们正走向“物联网”时代，但这个过程可能需要很长很长的时间。人工智能人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

一大数据支撑物联网，云计算供给大数据由于这四者的关系比较复杂，所以只能逐个来给你做解释。首先说物联网吧，其实简单通俗的去解释，就是物物联网，说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据，如果非要去细究这个词的含义，我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义，所以姑且先这么解释。这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的，如果你了解互联网的发展史你会发现，完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势，说白了，人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。只有当物与物之间也构建起一个类似于互联网的网络的时候，才能真正实现物联网的构建蓝图。而这种模式的支撑，靠的就是大数据计算，没有大数据，无法模拟物与物之间相连的规则，没有大数据，也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式，这就是大数据支撑物联网的缘由。而云计算则是供给大数据的主要来源，众所周知，近年来云计算非常火，与之而来的云盘、云播放等，都是通过云计算作为基础供给衍生出的产物，而大数据，现在也几乎由云计算来完成，具体算法我们不提（反正我不会也不太懂），只需要明白，大数据现在是由云计算来供给的就可以了。（云计算的概念不建议了解，非要查的话，至少有几百种解释，而且我估计也没几个人看得懂）二大数据制造人工智能，云计算提供基础算法人工智能这个概念，大概二十年多年前就已经提出了，当时最强大的人工智能还停留在简单的动作上面，其原理大概是通过模拟人类行为，进行算法测算，将这种算法写入程序中。随着时代的发展，人工智能的算法越来越复杂，当云计算出现之后，顶尖大佬将这种算法的模式放在了云计算上面。相较于传统算法，云计算更为多元化、快速化、有效化，简单来说就是更为强大。而将大数据写入人工智能，则会让其可实现的行为或功能越来越多，最简单的呈现形式就是智能机器人，原来可能只会走路，现在可能都会变型或跑步了，这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧，总之，人工智能的数据太过繁琐，如果不通过这样的方式很容易出现错误，人脑固然强大，但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。

物联网是IoT，所有基于感知的物体与网络相链接，产生很多数据，构成大数据的一部分；大数据很大一部分需要人工智能技术来进行数据处理。而处理这些大数据需要的计算资源很大，很大一部分需要云计算来承载。他们的共性都是信息技术相关领域，其他的都分属不同概念及领域。其实仔细体会他们一下它们各自的定义就能明白。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新0是物联网发展的灵魂。云计算[1]（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本识科技让简单触手可及。

一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。智慧城市本质是以大数据平台为核心，采用云、物、端构建起三级平台，利用人工智能+物联网+大数据+云计算技术，采用硬件设备+大数据平台模式，将人与城市基础设施、城市服务管理建立紧密联系，打通城市各级、各行业智慧应用平台形成的系统化解决方案。

大数据物联网云计算人工智能论文选题意义

什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系