Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >中国电信物联网卡有多强大?

中国电信物联网卡有多强大?

原创
作者头像
善睐物联
发布于 2022-12-30 07:51:48
发布于 2022-12-30 07:51:48
1.8K0
举报

善睐物联于2016年成立位于深圳,专注于安防行业应用,是集视频处理和物联通讯技术为一体的创新型物联网平台。致力于不断提升物联通讯技术,提供通信硬件设备、通信模组、数据流量及物联网综合管理平台等产品整合与技术支撑服务。

    接下来善睐物联的小编跟大家聊聊:什么是中国电信物联网卡?

    物联卡是由运营商(中国移动、中国联通、中国电信)提供的4G/3G/2G卡。硬件和外观与普通的SIM卡完全一样加载针对智能硬件和物联网设备的专业化功能,采用专用号段和独立网元,满足智能硬件和物联网行业对设备联网的管理需求,以及集团公司连锁企业的移动信息化应用需求。

    物联网卡可广泛应用于移动传媒、监控和监测、医疗健康、车联网、可穿戴设备、智能表具、无线POS机等诸多领域。特别是有线网络以及无线WIFI网络不能够覆盖的区域,就需要物联网卡来发挥作用。

    比如现在非常火的车联网就是物联网的大流量车载应用。随着生活水平的提高,汽车已经进入千家万户,并且汽车也成为继居家、办公场所以外,停留时间最长的场所之一。所以人们对车载WIFI的需求越来越大,这就给大流量物联网卡提供了发挥空间。同时随着车辆智能化发展越来越快,相信不久的将来就可以通过手机远程接收车辆实时状态信息,实时控制车辆等,这些都是车联网在不久的未来可以确实实现的功能。

    再比如物联网在智能表具、智能家居方面的应用,现在电表已经大部分实现了智能抄表,但是水表跟气表还停留在原始的人工上门阶段,特别是气表,仍然需要进入室内抄表,非常原始。随着物联网的发展,很快智能表具、智能家居就能进入广大千家万户。远程抄表,远程一键控制断气、断电,锁门关窗,大大方便了日常生活实用功能。

    物联网将会成为互联网的升级产品,进入千家万户的日常生活,并会给各行各业带来新的商机。

    物联网是趋势,运营商为了发展流量业务,推出的物联网卡,此卡没有月租没有通话短信功能,上网流量便宜,平均下来几块钱一个G的全国流量,适合流量需求大的人。

    流量系统搭建,流量池对接,白卡无限货源,无限充值,无限卖卡,完全独立控制,流量卡,即插即用,适用于任何设备,全国三网通用。刚性需求、重复消费的产品,市场需求量巨大。

    物联网,简单点说就是借助某种场景的智能设备(手机终端、车载设备等),通过通信数据传输网络,来链接人、物(资源)、服务,从而高效实现某种特定需求。

    物联网时代,终端物品都接入互联网,实现物与物互动,人与物互动。身边的物品,共享单车,移动支付设备,自助洗车机,自助售货机,导航仪,都需要用到物联卡,当真正实现万物互联,体量惊人!

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
如何使用矩阵分解提升推荐效果
推荐系统在现代互联网应用中扮演着至关重要的角色,无论是电商平台的商品推荐,还是流媒体平台的视频推荐,都离不开高效的推荐算法。矩阵分解技术,作为推荐系统中的一种经典方法,因其优越的性能而被广泛应用。矩阵分解技术的核心思想是将用户-物品交互矩阵分解为低维矩阵,以此来挖掘用户和物品的潜在特征,从而提升推荐效果。
数字扫地僧
2024/08/08
1800
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。
deephub
2024/02/21
9550
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
推荐系统之矩阵分解家族
本文主要围绕推荐系统中经典的矩阵分解技术展开讨论,先阐述推荐系统的必要性以及主流分类,随后介绍推荐系统的两大场景以及矩阵分解原理,最后开始介绍矩阵分解大家族,从最经典的FunkSVD开始讲起,随后介绍一些对于它的经典扩展(模型方面和数据层面),或者从另一个概率角度来解释矩阵分解,或者提出一些其他的经典假设,以期给读者一个更加清晰的认识,即矩阵分解作为推荐系统的经典,可以在此基础上延伸出许多经典模型,只要读者能够对其足够了解,相信有朝一日,你也可以创造出属于自己滴经典!
张小磊
2020/04/20
7870
推荐系统之矩阵分解模型
最近在整理Embedding技术在推荐系统中的应用,总结了获取各类item2vec的方法,推荐系统中的矩阵分解作为解决item2vec问题初期技术方法之一,虽已在推荐领域摸爬滚打了十几年,但至今仍旧在工业界的推荐场景中扮演着重要的角色,本文就对推荐系统中的矩阵分解进行简单的介绍,为后续几篇介绍推荐系统中的Embedding技术做铺垫。
流川枫
2020/04/24
1.5K0
机器学习(37)之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结(机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】)中,讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法,这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中,常常遇到的问题是这样的,我们有很多用户和物品,也有少部分用户对少部分物品的评分,希望预测目标用户对其他未评分物品的评分,进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用
昱良
2018/04/09
2.1K0
机器学习(37)之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用
推荐系统中的隐因子模型详解
推荐系统已经成为现代互联网平台的重要组成部分。无论是电商、社交媒体还是流媒体服务,推荐系统的广泛应用都证明了它在提升用户体验和增加用户粘性方面的巨大价值。在众多推荐系统技术中,隐因子模型(Latent Factor Model)因其在处理大规模数据、提高推荐精度方面的突出表现,逐渐成为主流选择。
数字扫地僧
2024/07/30
2790
矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用
    在协同过滤推荐算法总结中,我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法,这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇!祝大家新年快乐!明年的目标是写120篇机器学习,深度学习和NLP相关的文章)
刘建平Pinard
2018/08/14
1.2K0
推荐系统学习笔记之一 综述
评分预测是比较简单的一种模型,比如某个用户给定某个物品的评分,在对比其他用户对该用户的评分相似度来判断该用户对其他物品的喜爱程度,从而进行推荐。最典型的就是IMDB与豆瓣,都需要用户主动评分才能进行下一步推荐。其中CBRS基于内容的推荐系统,Collaborative Filtering 协同过滤,SVD奇异值分解就是评分预测的典型模型。
大鹅
2021/06/11
3990
Matrix Factorization For Recommendation System
原始的SVD又名奇异值分解,如果是用户评分矩阵,首先需要对缺失值进行简单的不全,比如用全局平均,然后用SVD进行分解
AngelNH
2020/04/15
5560
Matrix Factorization For Recommendation System
Matrix Factorization
Matrix Factorization 是一种协同过滤思想的方法,用于物品推荐和评分预测。 YAHOO 团队在 Netflix Prize 应用 Matrix Factorization 并取得较好的成绩,效果远超传统协同过滤方法 [1],我们在下文详细展开介绍。 MF 可以把用户 - 物品评分矩阵分解,得到用户、物品特征矩阵: R_{u \times i} = P_{u \times k} Q_{i \times k} ^T \\ \hat r_{ui} = q_i^T p_u 其中 R 是用户
刘笑江
2018/05/28
8780
矩阵分解之SVD和SVD++
上述两个问题,在矩阵分解中可以得到解决。原始的矩阵分解只适用于评分预测问题,这里所讨论的也只是针对于评分预测问题。
abs_zero
2018/04/24
3.6K0
矩阵分解之SVD和SVD++
矩阵分解: SVD-PCA
矩阵分解(Decomposition Factorization)是将矩阵拆解为若干个矩阵的相乘的过程。在数值分析中,常常被用来实现一些矩阵运算的快速算法,在机器学习领域有非常重要的作用。有的推荐系统采用SVD算法来实现整套系统中的矩阵分解过程。
用户3578099
2023/09/21
4490
非负矩阵分解NMF
non-negative matrix factorization,简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解,属于矩阵分解的一种算法。在特征分解,SVD等传统的矩阵分解技术中,分解后的矩阵会出现负值,但是负值在实际场景中是没有意义的,比如在图像处理领域,图像是由像素点构成的矩阵,每个像素点由红,绿,蓝的比例构成,这些数值都是非负数,在对分解处理得到的负值并没有实际意义。
生信修炼手册
2021/04/14
1.3K0
技术干货丨想写出人见人爱的推荐系统,先了解经典矩阵分解技术
网络中的信息量呈现指数式增长,随之带来了信息过载问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物,目前已广泛应用于电商、社交、短视频等领域。本文将针对推荐系统中基于隐语义模型的矩阵分解技术来进行讨论。 NO.1 达观数据 技术大讲堂 评分矩阵、奇异值分解与Funk-SVD 对于一个推荐系统,其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户,而每一列则代表一个物品。若用户对物品有过评分,则矩阵中处在用户对应的行与物品对应的列交叉的位置表示用户对物品的评分值。这个user-item矩阵被称
达观数据
2018/04/02
2.3K0
技术干货丨想写出人见人爱的推荐系统,先了解经典矩阵分解技术
技术干货丨想写出人见人爱的推荐系统,先了解经典矩阵分解技术
对于一个推荐系统,其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户,而每一列则代表一个物品。若用户对物品有过评分,则矩阵中处在用户对应的行与物品对应的列交叉的位置表示用户对物品的评分值。这个user-item矩阵被称为评分矩阵。
用户1737318
2018/07/23
4820
技术干货丨想写出人见人爱的推荐系统,先了解经典矩阵分解技术
机器学习笔记之矩阵分解 SVD奇异值分解
奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具。
Jetpropelledsnake21
2021/03/04
1.5K0
机器学习笔记之矩阵分解 SVD奇异值分解
推荐系列(四):矩阵分解|Matrix Factorization
在上节讲过,用户和item之间的关系可以用一个关系矩阵表示,而矩阵分解式一个简单的嵌入模型。假设一个用户反馈矩阵:
用户3578099
2019/08/15
1.4K0
NMF(非负矩阵分解)算法
NMF,非负矩阵分解,它的目标很明确,就是将大矩阵分解成两个小矩阵,使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。
AIHGF
2019/02/18
2.5K0
文本主题模型之非负矩阵分解(NMF)
    在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中,我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解,面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型:非负矩阵分解(NMF),它同样使用了矩阵分解,但是计算量和处理速度则比LSI快,它是怎么做到的呢?
刘建平Pinard
2018/08/07
2.2K0
文本主题模型之非负矩阵分解(NMF)
一文帮你梳理清楚:奇异值分解和矩阵分解 | 技术头条
【导读】在推荐系统的相关研究中,我们常常用到两个相关概念:矩阵分解和奇异值分解。这两个概念是同一种算法吗?两者到底有什么差别?在本文中,作者梳理了两种算法的概念、来源和内容,并进行了比较。通过对相关内容的梳理,作者提出,矩阵分解是推荐系统中最初使用的概念,奇异值分解是对该方法的进一步发展。在现在的讨论中,一般将两种方法统一成为奇异值分解。
AI科技大本营
2019/05/14
8270
一文帮你梳理清楚:奇异值分解和矩阵分解 | 技术头条
推荐阅读
相关推荐
如何使用矩阵分解提升推荐效果
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档