智能家居论文1500字

智能家居产品早已不再新鲜，在经历了整整一年的高速发展后，智能家居产品仍然没能顺利的走进千家万户，不少消费者对此还是报以观望的态度。到底是什么原因让智能家居产品难以普及，又是出于何种考虑用户没能下定决心购买？是不是刚需 智能家居的尴尬试想，如果智能家居产品像衣食住行一样为人们所需，您还会持观望态度么？所以，当前智能家居行业所面临的尴尬便是能够成为人们生活中所需要的产品，而不仅仅是提高或改善人们的生活。如果连温饱都难以保障，还谈什么改善和提高。智能家居产品的功能定位就难以满足多数消费者的需求，或许它仅仅是"高富帅"的专属，因为只有物质生活达到一定层次的消费者才会考虑改善生活或环境，如果消费者觉得这样的生活就很好，应用智能家居产品也没有明显提升，那么它的销量就可想而知了。智能家居主要无线技术作为智能家居的主干，无线智能家居在物联网的推动下应运而生，并逐渐发展壮大。目前家居设备互联通信主要以无线连接为主，其中以基于协议的Wi-Fi最为普遍，此外还有蓝牙、NFC（RFID）、Zigbee、Z-wave、UWB、IrDA等也在不同的场景中有应用。ZigBee是智能家居行业最流行的无线技术之一。ZigBee技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术，相较于传统无线系统有资料传输安全和低功率低传输距离的限制，ZigBee提出了根本的解决之道，以AES128-bit加密技术解决安全性的问题，并以Ad-Hoc的Mesh网络技术，排除低功耗本身传输距离的限制。ZigBee无线技术逐渐成熟，费用成本逐渐降低，智能家居控制器与ZigBee无线技术正逐渐实现融合，最终无线智能家居控制将引领市场走向更为广泛的应用，包括商业之外甚至是军事领域的运用，智能家居的发展会因无线科技革命而经历蜕变并幻化出美妙的前景。智能灯泡是否必须？因此，智能家居产品如果能解决好"刚需"这个问题，相信商家也不会再为销量而发愁了，就拿智能插座而言，虽然不少消费者反馈使用效果不好，但仍有部分消费者表示满意。而满意的用户则是正真的有远控控制和定时功能这一需求，如忘记关闭饮水机、电动车定时充电等等。智能插座功能需完善而这类所谓的智能插座产品，仅仅通过手机APP远程控制开关、定时就自称为智能插座，而用户的所有操作插座是否都认认真真的执行了又不得而知，这样有强迫症的小伙伴儿怎么办，还能不能愉快的玩耍了？因此，智能家居产品想要普及，首先得是消费者必须的产品，能够为用户真实的解决实际的问题，功能上不能太过"花哨"，要贴合用户的实际问题，让消费者应用起来要放心、靠谱。价格到不一定是至关重要的，安全才是第一位的，在保证安全的情况下，尽可能的让产品具备高性价比，满足用户的需求。 希望楼主能够采纳，也可以到智能家居体验馆体验感受。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。