數(shù)據(jù)市場監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)：數(shù)據(jù)中間商是出售從各種渠道收集的數(shù)據(jù)的公司。盡管數(shù)據(jù)看起來是物聯(lián)網(wǎng)的貨幣，但是關(guān)于誰獲取到數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)如何被用來開發(fā)產(chǎn)品或服務(wù)，并出售給廣告客戶和第三方，缺乏透明度。
充分運(yùn)用新的聚合工具軟件的科學(xué)技能：熱衷于利用大數(shù)據(jù)工具的公司常常面臨計劃、執(zhí)行和維護(hù)系統(tǒng)的人才缺口。
智能分析
實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的第三項(xiàng)，是從分析的數(shù)據(jù)中獲得一些領(lǐng)悟。分析由認(rèn)知技術(shù)和便于使用認(rèn)知技術(shù)的參與模型驅(qū)動。
隨著認(rèn)知技術(shù)處理不同種類的信息能力的進(jìn)步，視覺和聲音信息也變得可用。以下是正在越來越多被采用的、可部署于預(yù)測和分析規(guī)范性的認(rèn)知技術(shù)列表。
計算機(jī)視覺是指計算機(jī)識別圖像中的物體、場景和活動的能力。
自然語言處理是指計算機(jī)能像人類一樣處理文本，提取文本的含義，甚至是生成文本的能力。
語音識別側(cè)重于準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人的講話。
推動物聯(lián)網(wǎng)采用智能分析的因素
人工智能模型使用大型數(shù)據(jù)集比以前更容易了，這歸功于其占用的存儲空間變小了。
增長和眾包開放源代碼分析軟件：基于云的眾包服務(wù)促使新的算法產(chǎn)生，并出現(xiàn)了前所未有的改進(jìn)。
實(shí)時數(shù)據(jù)處理和分析：分析工具，如復(fù)雜事件處理(CEP)在實(shí)時或接近實(shí)時地處理和分析數(shù)據(jù)，及時推動決策和……
物聯(lián)網(wǎng)在智能分析應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)
因數(shù)據(jù)和/或模型的缺陷造成的不準(zhǔn)確分析：缺乏數(shù)據(jù)或異常值的存在可能會導(dǎo)致假陽性或假陰性，從而暴露出各種算法的限制。
傳統(tǒng)系統(tǒng)分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力：傳統(tǒng)系統(tǒng)非常適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);不幸的是，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)/業(yè)務(wù)交互產(chǎn)生的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng)系統(tǒng)管理實(shí)時數(shù)據(jù)的能力：傳統(tǒng)的分析軟件一般適用于批量加工，其中所有的數(shù)據(jù)都經(jīng)過一次批量加載，然后才進(jìn)行分析。
智能行為
智能行為可以被表達(dá)為M2M和M2H界面，例如UI和UX領(lǐng)域的所有進(jìn)步。
推動物聯(lián)網(wǎng)中采用的智能行為的因素
機(jī)器價格下降。
機(jī)器性能提高。
機(jī)器通過行為科學(xué)理論基礎(chǔ)“影響”人類行為。
深度學(xué)習(xí)的工具。
物聯(lián)網(wǎng)在智能行為中面臨的挑戰(zhàn)
在不可預(yù)知的情況下機(jī)器的行為。
信息安全和隱私。
機(jī)器的互操作性。
對人類行為的均值回復(fù)。
應(yīng)用新技術(shù)的速度慢。
物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是一個有著不斷增加的復(fù)雜性的生態(tài)系統(tǒng)。是創(chuàng)新，使物品在我們的生活中變得人性化，而下一步就是使每件物品自動化。技術(shù)融合將使得物聯(lián)網(wǎng)更易用、更快捷，這反過來也將促進(jìn)我們在家庭和工作生活中許多方面的改善。
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