目录一、什么是射频识别?二、射频识别系统组成及工作原理三、射频识别系统分类四、RFID与物联网一、什么是射频识别?射频识别(RFID)是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。射频识别最重要的优点是非接触识别，它能穿透雪、雾、冰、涂料、尘垢和条形码无法使用的恶劣环境阅读标签，并且阅读速度极快，大多数情况下不到100毫秒。射频

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雾计算与边缘计算的异同点雾计算和边缘计算系统都将数据处理转移到数据生成源头;二者都试图减少发送到云端的数据量，以降低延迟;通过以上策略;二者都可以改善远程关键型应用程序中的系统响应时间，提高系统安全性，因为减少了通过公共互联网发送数据的需求，并降低了成本。某些应用程序可能会收集大量数据，这些数据被发送到中央云服务的成本很高。但是它们收集的数据中可能只有少量是有用的。如果在网络边缘进行某些处理并且仅

欧氏空间中神经网络发挥巨大最作用，DNA，知识图谱三维或者多维空间不行邻接矩阵实现图结构的矩阵化表示：造梦师局和操作实现层内消息传递：带线的连接机传递消息GCN通过邻域聚合实现特征提取SVM支持向量机​编辑硬分类：无错误软分类：存在一定错误​编辑线性不可分的：高纬度问题​编辑通过core进行升维：进行分类​编辑一个空间的混乱在另一个空间是秩序的

我们用训练集上的loss来表示当前模型 f^ 和真实映射 f 的差异，loss是模型预测的 y^ 与真实的 y 的差异，即式子(1)，其中 W 为当前模型 f^ 的参数， N 为训练集中样本数量。而训练集中的数据情况复杂，噪声无法避免和异常值，于是就存在一些输入变化小而结果差异大的数据，过拟合的模型对这些数据也能准确输出，于是导致上述现象。，也要顾忌训练集中所有的数据，即输入变化小结果变化大的情况

在计算方面，比传统算法下相比，神经网络算法要耗费更多的计算机资源，对于复杂的深度学习模型来说，若想训练出一个优秀的模型，甚至需要几周的时间。神经网络算法，也被称为“黑盒算法”，这是因为人们无法从外部得知神经网络模型究竟是如何完成训练的，比如使用一个预测准确率为 97% 的猫脸识别模型，有时会将小狗的脸部照片归纳到小猫中，而这种情况是无法解释的，因此神经网络算法又被人们形象地称之为“黑盒算法”。比如

初始化神经网络中所有神经元节点的权值；输入层接收输入，通过正向传播产生输出；根据输出的预测值，结合实际值计算偏差；输出层接收偏差，通过反向传播机制（逆向反推）让所有神经元更新权值；从第 2 步到第 4 步是一次完整的训练模型的过程，重复该过程，直到偏差值最小。神经网络算法通过反向传播机制让所有神经元实现了权值更新，当我们不断迭代上述训练过程，直到偏差值最小，最终就会得到一个最优的网络模型，实现了对

人工智能的范围最为广泛，机器学习是人工智能的核心分支，也是当前发展最迅猛的一部分，而关于深度学习，它之前也属于“机器学习”的一个分支，其主要研究对象是神经网络算法，因想要区别于“机器学习”，它重新起了一个。也叫导函数，或者微商，它是微积分中的重要基础概念，从物理学角度来看，导数是研究物体某一时刻的瞬时速度，比如你开车从家 8:00 出发到公司上班，9:00 到到达公司，这一个小时内的平均车速是 8

看懂图像里的内容。图片里的宠物是猫还是狗？图片里的人是老张还是老王？这张照片里，桌子上放了哪些物品？

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