物联网
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无人便利店风口能吹旺智能安防吗
3月份开始，共享充电宝融资的消息开始占领各大互联网科技媒体，40天融资12个亿，更是引来国民老公王思聪的吐槽。可是资本跟人一样，总是善变的。才过了2个月，投资风口就已经变了。无人便利店的风口已经悄然而至，开始入侵普通人的现实生活。
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智能家居概念普及 国内迎来“换锁潮”
人脸识别等人工智能等技术的快速崛起给人们生活带来巨变。如今，简单更换一把智能门锁后，用户就能通过人脸识别、指纹识别等多种方式打开自家房门，而智能化家居生活场景也受到越来越多消费者关注。有行业报告，目前我国家庭用智能门锁行业正处于产业爆发前期。而这个势头已在市场销售中显现出来，国内开始迎来智能门锁“换锁潮”。
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5G 像随身带着超级计算机，开启物联网、自驾车时代
PhoneArena、CNNMoney、Daily Caller 报导，高通执行官 Steve Mollenkopf 在美国科罗拉多州会议表示，尽管业界多认为 5G 要到 2020 年才会启动，但是众人驱策他们加快脚步，5G肯定(for sure)会在 2019 年现身。
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印度借助VR、AI等新兴技术 打造低成本医疗服务
医疗保健创业生态系统正透过许多先进科技，不断的突破应用领域范围。医疗装置研发企业Ten3T表示，新一波的新兴医疗保健技术如虚拟现实(VR)、人工智能(AI)和其他科技等等，将有望为世界带来独一无二的实时性与个性化照护。
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浅谈物联网与新一代的互联网通讯协议IPv6
物联网(Internet of Things， IoT)一词首先由美国麻省理工学院Auto-ID中心主任爱斯顿(Kevin Ashton)所提出。
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AI加码 智能家居生活是否会迎来爆发期？
关于万亿级市场的说法，从智能家居走入大众视野的第一天就冒了出来，作为重要参与方的互联网公司，把互联网思维和第一生存信条“马太效应”也带进了智能家居，精力大多集中于市场地位的争夺，几乎没办法进行用户教育，过早地将智能家居市场带入平台之争。
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物联网时代即将到来:未来三种职业最吃香
随着物联网时代即将到来，有关新技术将抢走人类饭碗的讨论再度升温。美国科技博客TechCrunch撰稿人扎克·苏帕拉(Zach Supalla)今天撰文指出，虽然许多物联网商业模式是通过减少劳动力来提高运营效率，但新技术并不会减少就业机会。他还表示，在物联网时代，首席物联网官(CIoTO)等三种职业将会最吃香。
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PTC Creo Product Insight通过物联网技术助力产品设计
此前，PTC(纳斯达克代码：PTC)在LiveWorx®17大会上展示了其Creo® Product Insight解决方案的强大功能。整合了ThingWorx®工业物联网(IoT)平台的Creo Product Insight将为设计流程带来新的维度——连接现实世界中的物联网数据。设计师们可以在Creo Product Insight的帮助下更好地了解产品的使用情况，并借助设计流程中所集成的传感器更主动地设计出含有定制数据流的产品。
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物联网技术在现代大田种植和设施园艺中的应用
目前，我国农业正处于从传统农业向规模化现代农业发展的大跨越阶段，急需提供多元化的现代农业和农村服务。为此，农业标准园、农业科技示范园、采摘观光园、农家乐、蔬菜工厂等规模化农业种植园区，将成为新农民致富、都市居民休闲旅游和农产品安全保障的最主要措施。
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物联网感测组件技术概述
在物联网的感测层中，负责了前端资料搜集与撷取，无论是RFID、电压、电流、温度等环境传感器，或是结合能量采集和电源管理的压电开关、热电产生器、热电堆等环境传感器等，物联网的物物相连，唯有靠这些感测组件来建构物联网的眼耳鼻口，才能完成大数据的云端数据库的实时搜集、撷取、运算、分析与数据智能化…
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Panasonic与TransitScreen携手推动智慧城市发展
Panasonic北美分公司宣布与TransitScreen合作，将交通物联网技术引进科罗拉多州丹佛市(Denver)，打造全新的智能城市，为当地居民以及旅客提供最实时的交通信息。
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物联网下一步 推杀手级应用
在物联网的大树底下，目前最缺乏的是杀手级产品，于是整个科技业卯足劲发想，将生活的每一个角落当成实验室，有的为自动贩卖机装上“眼睛”，有的为垃圾桶增加“触觉”能力，有的甚至让整栋大楼都变聪明了。
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物联网三波浪潮即将开启 低延迟决胜关键
物联网、人工智能、大数据，恐怕是2020前最重要科技议题，目前对于一般民众最有感应用，可能是手机控制家电，接着医疗设备、车、监视器，最后生产工厂、企业大楼、运输产业等，都会融入物联网技术。
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需求隐而未显 物联网普及仍需时间考验
物联网需求不像一般消费性产品明显，其成长也不像一般产品一飞冲天，物联网多为产业界所用，必须等到业界现有系统进入汰换期，产业间也出现成功应用案例，市场才会开始起飞。
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当AI取代双眼：NEC用机器学习挑产线不良品，提高产能效率
透过AI协助作业人员以肉眼检查，可大幅减少一半的工作量，也能使产品质量更为均一，进一步往物联网迈进。
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