成都感知物聯網產業園SEARCH AGGREGATION
回答:有機會，但是建議不要做泛和大，從垂直領域出發比較好，為啥這樣說呢？原因如下。1、各大運營商、互聯網公司、設備制造商等等企業都在做綜合性的平臺。國內有ucloud、ucloud、三大運營商、百度、ucloud、小米、海爾、京東、中電科等。國外有亞馬遜、IBM、SAP、谷歌、GE、西門子、博世等。通過以上名單可以發現，這些公司的特點。某領域巨頭或頭部玩家。有錢、有資源、有客戶群體。物聯網不是他們現有的...
SillyMonkey
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回答:云計算是物聯網發展基石以NB-IoT和LoRa為核心的低功耗廣域網無線連接規模日益擴大，并在5G開啟沖刺時期，大連接將掀起新一輪的信息科技變革，即一個萬物互聯時代即將到來。但萬物互聯后最終透過云端實現跨行業和跨設備互聯互通，各種設備所收集到的數據經過云端處理，對數據的利用，將會催生眾多新的商業模式。換一句話說，萬物互聯在于通信技術發展，而萬物智能在于數據處理，使得各種設備具有感知能力，云端作為數據...
lewif
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回答:這是一個非常好的問題，很多大專畢業生也面臨類似的選擇問題，作為一名IT行業的從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。首先，物聯網、大數據分別代表一個行業細分領域，各自都涉及到一個完整的技術體系，從業崗位也相對比較多。從當前產業互聯網發展的大趨勢來看，物聯網和大數據都有比較廣闊的發展前景，而且這二者之間也有比較緊密的聯系。如果自身的動手實踐能力比較強，建議選擇物聯網方向，一...
李義
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回答:不建議去參加培訓班。目前培訓班線上居多，學到東西較少，費用高。可以直接進公司實習學習，上手快，實打實的經驗。就業前景廣闊，互聯網，物聯網都離不開測試。
zhangqh
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...將達1000億，大量高價值的聯接將集中在行業領域，萬物感知、萬物互聯帶來的數據洪流將與各產業深度融合，催生產業物聯網的興起，提升行業效率，推動產業升級。構建好物聯網基礎設施的關鍵在于做大聯接、做強云服務、...
...物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。物聯網是一個基于互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象形成互聯互通的網絡 四、工業互聯網 工業互聯網（I...
...得不到解決，數據的自由流動、個性化數據信息服務的達成都將無從談起；未來車聯網、車路協同、自動駕駛等一系列遠期目標的達成也將遙不可及。針對智慧高速建設的問題，華為從感知層、網絡層、數據層和智能層四個層面...
...，包括了中國移動、中石化東方物探、央視、清華大學、成都三環路等大型項目。以中國移動2017至2018年的分布式存儲集采為例。這是國內電信運營商第一次針對分布式存儲產品設備的大規模集采，被認為是關鍵行業在分布式存...
...專家及終端用戶參與交流。 本次展會同時涵蓋了物聯網感知層（RFID、MEMS、傳感器、智能卡、條碼、定位、生物識別、視頻監控），網絡傳輸層（NB-IoT、LoRa、eMTC、2G/3G/4G/5G、eSIM、Bluetooth、WIFI、UWB、GPRS、北斗、 ZigBee、Z-wave），...
...中國政府、合作伙伴和客戶向云時代進發，先后成功協助成都、濟南、上海等地方政府，以及惠普、SAP、用友、ESRI等產業伙伴完成多項領先的云實踐。2010年9月，微軟在上海創建了微軟中國云計算創新中心，支持中國政府、合作...
...，也是信息化時代的重要發展階段。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用于網絡的融合中，也因此被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮。 云計算技術的普及給企...
...、產品、服務、應用協同推進的發展格局。北京、青島、成都、南昌等地紛紛出臺專項產業政策，通過設立產業發展基地、推出專項補助計劃等手段，促進虛擬現實產業發展。 虛擬現實產業生態初步形成，VR+滲透各個領域...
...：IOTE是中國物聯網產業鏈最完整的展示，涵蓋了物聯網感知（MEMS、RFID、智能卡、傳感器、條碼、生物識別、視頻監控）、網絡傳輸層（N B - I o T 、L o R a、2G/3G/4G/5G、eSIM、ZigBee、Bluetooth、GPRS、WIFI、UWB、Z-wave），運算與平臺層（...
...州、遵義、上海（徐匯）、上海（張江）、西安、南京、成都、重慶、合肥、徐州、蘇州、天津、昆明、廣州（南沙）、太原、濟寧、濟南、滄州、呼和浩特、泰安等20多個地政府簽署戰略合作備忘錄，促成了微軟云暨移動技...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
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