本文譯至：
（2）高度的分析實現
抽取出的高精度特徵
值適用於機器學
習演算法，從
時間序列資料計
算異常度，自
動檢查異常狀況或
變化點（圖5
）等，能
應用於人眼難以判斷的現象的自動檢測
・診斷。
同時，使用
過去資料來生成模型，
**未來的趨勢（
圖6），對故障的
預知等也是有幫助的。在圖形
感測器輸入的情況下，使用機器學
習，人臉或人物的檢測（
圖7）和文字
識別等自
動化也變得可能。
5:使用機器學
習進行傳
感器訊號的異常判定（上一段，波形是
感測器的
輸入，下一段，顯示波形的異常度）
用過去資料進行
趨勢**
（機器學
習生成的模型（紅）和實際的
感測器資料（藍））
從圖片資料檢
測行人
構建IoT系統必須的五項內容 Page 2
本文譯至 1 高精度特徵值的抽出從傳 感器裝置 收集的原始資料，由於 感測器的故障或異常導致的缺失插補，處理取樣速度不同的多個感測器 的資料同步，電源噪音或隨機噪音的 過濾，非意 圖的趨勢 成分的去除等要求，就算目的是解析 簡單的資料，複雜且費 時的資料清理 資料 前處理 在許多場合仍是必要的。資料...
構建IoT系統必須的五項內容 Page 4
本文譯至 3 計算資源的整體優化 下面說一說在iot系統 構建中特別重要的系統整體 優化。為了 優化整個iot系統，對 象資料或根據演算法的資料量和運算，網 絡頻寬負 荷的特徵 值的抽取，演算法的調優任 務變得必要。同時伺服器 環境，雲和網路技 術的整合等也變得必要，最優的iot系統 的構建，多種知...
關於DevOps我們必須了解的五項事實
devops絕不僅僅是炒作的產物，合理加以運用後其將成為各團隊的致勝利器。不用說十年前，甚至就有幾年之前，一家技術企業想要在一天之內部署10項應用更新的想法還仍然只是種荒謬的妄想。但現在，devops環境已經足以讓這一切變成現實。canciosi還針對devops給出了以下五項重要觀點。devops...