安防领域的新技术有哪些，物联网都有哪些应用？
一、设备管理
组织正在部署工业物联网传感器以增强设施管理的有效性。制造设备容易磨损，也容易受到特定条件的影响。传感器与工业物联网软件相结合，可以监测温度、振动和其他可能导致低于最佳运行条件的因素。此外，智能照明和传感器为您提供了更大的资源可见性和控制。
二、智能工厂
工业物联网为制造商提供了前所未有的实时操作可见性，使他们能够快速根除流程低效并减少浪费。公司多年来一直使用技术解决方案来实现“精益”目标，如增加正常运行时间或提高产量，但这些大多是孤立的或单点式解决方案。工业物联网解决方案允许您集成这些系统，以提供跨资产、产品线、工厂和整个业务的最佳性能和正常运行时间的有价值见解。
三、安全保障
工业物联网领导者正在将物联网与分析相结合，以便持续监控健康和安全的关键绩效指标，以确保更好的工作环境。如果指标异常，可以立即得到解决。此外，物联网设备还能增强安全性，从而为安全操作提供新的智能水平。物联网安全解决方案允许从任何具有网络访问权限的位置远程监控所有设备，以提供设施内人员和资产的24小时实时可见性。
工业物联网平台可以将设备与企业应用集成在一起，以实现人员、系统和设备之间的数据连接。工业物联网平台是物联网功能的基础，可促进物联网应用的快速有效部署。
你知道哪些至今没有被破的案件吗？
这是全球唯一一起罪犯劫持飞机还成功逃跑的案件，更号称“美国四大悬案之首”，美国FBI在历经10年调查后依旧毫无所获，最终无奈宣布放弃。
1971年，下面照片中这位仁兄单枪匹马劫持一架民航客机，还顺利拿到了巨额赎金，最后完美“消失”。
全球第一例“成功劫机案”——库珀劫机案1971年11月下旬的一个晚上，美国波特兰的机场来了一位个子不高，身穿黑色风衣的男人。他手持一张名为“DB.库珀”的机票成功登上了由波特兰飞往西雅图的航班。
飞机起飞后，一切都显得很正常，整个机舱里除了发动机的轰鸣声就是部分乘客的交耳细语。
“男主角”库珀也显得很悠闲，不仅点起了一支香烟，甚至还提醒空乘人员给他倒了一杯威士忌，整个一出门度假的状态。
就在空乘为他送来威士忌的时候，他偷偷把一张纸条塞给了那位空乘小姐，并提醒她记得打开看一下。
那位空乘小姐感觉这又是一位对自己有非分之想的登徒子，所以摇头表示拒绝看纸条。
库珀面带微笑的看着空乘小姐，跟她说道：我建议你看一下，因为跟飞机上的所有人有关。
面带疑色的空乘最终还是打开了那张纸条，上面赫然写道：我手里的公文包里有一枚炸弹，这架飞机已经被我劫持了。
纸条内容给空乘吓得够呛，马上叫来机长等工作人员。大胆的库珀并没有表现出任何惊慌，反而当着大家的面把公文包里的炸弹露出来让所有人都看到。
成功劫机的库珀提出了两个释放人质的要求在重要机组人员都获知飞机已经被劫持的情况下，库珀跟机长提出了两个释放人质的要求，让他跟地面做汇报。
01、需要准备20万美金（没有任何标记的现金）
库珀要求在飞机降落在西雅图机场的时候，警方必须要为自己准备好20万美元的现金，且不允许有任何标记，且不接受跟任何人展开谈判。
02、为自己准备四个降落伞且为飞机加满油
库珀还要求机场为自己准备四个降落伞，将20万美金放置于其中的一个降落伞内。然后在落地期间，机场必须安排加油车过来把飞机的燃油加满。
释放人质后，库珀利用降落伞消失在黑夜之中在成功拿到美金以及降落伞后，库珀按约定将飞机上的36名乘客以及1名机组人员放走。（留下了4位机组人员保障飞机再次起飞）
随后，在库珀的要求下机长再次启动了飞机飞往墨西哥，且必须将飞机的飞行速度控制在150节左右（约280公里/小时），飞行高度保持在3000米左右。
在飞机起飞后不到十五分钟的时间，机长就通过控制室的仪表盘得知飞机后舱门已经被打开。随后又过了大概半小时，机组人员感受到飞机尾部传来晃动，随后一切恢复正常。（机长当时通过雷达标记了这个位置：波特兰以西25英里（约40千米）的路易斯河流域。）
而这个区域属于美国境内的山区，各种高大树木密布，甚至还有美洲狮和狗熊等大型野生动物出没。
美国警方组织了大规模的搜查工作，但库珀就此销声匿迹在被劫持飞机成功降落后，美国警察开始全国追缉库珀。
当时的美国警方在筹集20万美金的时候，其实已经做好了准备，他们在很短的时间内统计了部分钞票的代码，只要这些钱有流通情况，第一时间就能被发现。（警方通过电视台及报纸将部分美金的代码公布悬赏）
但在长达一年多的调查中，警方先是发现“库珀”只一个假名字，没有在美国任何信息系统里有过注册登记。其次那些早已经被公布编码的美元也没有任何一张流通于市场之上。
时间来到1980年，距离库珀消失已经9年。一个哥伦比亚的小孩在河边玩的时候，从泥地里挖出了一些破损的且有明显烧毁痕迹的钞票。
这些钞票被美国警方查验后，最终证实为就是当时被库珀带走的20万美金中的一部分。
但关于库珀劫机案的调查，这些破损的钞票也成为美国警方唯一的收获，此后再无任何有实质性意义的线索。
结语“库珀劫机案”成为全球唯一未能结案的劫机事件，库珀也成为全球唯一一位劫机且成功逃跑的罪犯。
在美国部分地区还流传着一首关于这个故事的民谣：
在那扇小小的门外
在飞机的后方
库珀跳入了黑暗中
跳入了冻雨中
零下69度
他生存的机会很小
但他真的做了，他会去哪里呢？
监控视频上传到云端存储有什么方案？
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视频监控系统发展了短短二十几年时间,从最早模拟监控到前些年火热数字监控再到现 在方兴未艾网络视频监控,发生了翻天覆地变化。在互联网飞速发展的今天，视频监控行业正在积极的拥抱互联网，催生了更加互联网化业务场景，比如家庭安防、家庭看护、视频广场、店铺看护等。 但在享受着互联网化带来的“轻便智能、部署快捷”等利好的同时，海量摄像头的互联网化对传统的 IT 架构提出了巨大挑战，传统媒体面临着很多重大难题： 数据可靠性要求高，部分场景要求永久保存数据； 对写入成功率要求高，写入失败会导致观看卡顿甚至无法播放； 上行、下行流量不对称，监控视频产生大量的上行流量而观看监控视频的下行流量少； 向互联网应用转型技术门槛高，希望摄像机能提供视频直播、视频分享等互联网视频应用。 针对安防监控服务商在传统 IT 架构下面临的上述问题，阿里云视频监控系统方案深度理解市场的基础上，基于弹性计算和海量云存，推出面向品牌商和服务商的安防监控云解决方案，提供超乎想象的性价比、顶级的写入稳定性和播放流畅性体验。
一、视频监控直存产品架构
1、视频上传：摄像机集成阿里云视频监控直存与播放一体化解决方案的设备端SDK，该SDK提供了视频TS文件封装、M3U(8)文件生成、视频流上传、OSS访问鉴权等功能。摄像机若要上传文件到阿里云OSS，首先向服务端申请临时安全令牌，当您的服务端集成本地方案的服务端SDK后，调用该SDK可以与安全令牌STS交互，获取STS安全令牌，然后将该令牌返回给设备端。摄像机带着STS安全令牌即可将视频流/文件上传到阿里云OSS。
2、视频直播：本方案提供了HLS直播的功能和demo，当您使用本方案将视频流以TS格式存储到OSS后，SDK会实时更新直播M3U(8)文件，您可以通过播放器或者H5页面进行播放M3U(8)，轻松实现视频云直播功能。您亦可通过其他标准或者私有的流媒体协议进行视频直播。
3、录像回看：本方案提供了HLS录像回放的功能和demo，当您使用本方案将视频流以TS格式存储到OSS后，SDK会按您的配置生成点播的M3U(8)文件，您可以通过播放器或者H5页面进行播放M3U(8)，轻松实现视频云录像回放功能。您亦可通过其他标准或者私有的流媒体协议进行视频录像回放。
二、视频监控经典产品架构
该解决方案具有如下特点：
1、超乎想象的性价比：真正承诺不论流量多少，上传流量全部免费，高度适合海量上传、少量下载的视频监控场景，最大限度降低视频监控带宽成本。相较于死板的物理服务器租用方案,综合成本降低30%
2、国内顶级写入稳定性和播放流畅性保障：针对视频监控大量小文件切片上传场景实现多项高可用技术优化，提供存储写入出错率低于百万分之一的保证。提供国内顶级BGP 网络
3、按需使用，无限扩容：视频监控业务极度消耗网络、存储资源。普通IDC或小云服务提供商有限的基础设施很容易成为云视频监控业务爆发增长的瓶颈。阿里媒体云联合多家运营商提供丰富的带宽资源，加之分布式存储架构保证系统线性扩容轻松应对PB甚至EB（1EB=1024PB）级别数据存储。按需使用，弹性扩容。
4、更佳的视频观看体验：阿里云优质的BGP带宽带来更低的播放延迟；阿里云海量存储服务具有极低的写入失败率，能够有效避免因视频文件切片写入失败导致视频观看出现卡顿等不流畅现象。
人工智能技术有哪些？
人工智能（AI）AI目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。研究机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等。每一个分支都很复杂，譬如机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。有时我们也把譬如《论人工智能未来发展趋势》《人工智能的应用》等文章也作为知识。我们把这些称为道理类，只讲是什么，用来干什么，有多重要等，不会讲如何去落地实现。
我们来看一下具体技能类的知识，讲讲如何实现：
以机器视觉来讲，用机器来模拟人类的视觉。人类视觉系统是大自然的一大奇迹，从最简单的数字识别来看，人类能够毫不费力的识别出数字，我们可能会觉得很简单，其实这是一个幻觉。在我们大脑各半球，有一个主要的视觉皮层，即V1，它包含1.4亿个神经元以及数以百亿的神经元连接。而且人类不只是有V1，还有一系列的视觉皮层——V2,V3,V4和V5，它们能够执行更加复杂的图像处理。通过计算机实现的人工神经元，思路与这个有一点相像。
譬如让计算机程序识别数字，如“9头上有一个圆圈，右下角有一笔竖线”——看起来好像规则明确， 但是识别算法却不是那么简单，因为这些规则会被大量的例外、警告和特殊案例打破，不再像我们严谨的If A then B elese C end if所处理的抽象模型。神经网络思想是利用大量的手写数字（训练样本），开发出一套从训练样本中进行学习的系统。换句话说，神经网络使用样本来自动推理出识别手写数字的规则。通过增加训练样本规模，神经网络能学到手写体的更多规则从而提升它的识别精度。
为了便于理解先看一种人工的神经元，即感知器(perceptron)的基本运作原理。现代的神经网络工作中， 主要的神经网络模型是sigmoid神经元。
一个感知器获取几个二进制输入x1,x2,…x1,x2,…，并且产生一个二进制输出。如下例子：
这个感知器具有三个输入x1,x2,x3x1,x2,x3。通过一个规则来计算最后输出，即权重(weights)w1,w2,…w1,w2,…，这些实数表示各个输入对输出的重要性。这个神经元输出(output) 0或者 1是由这些输入的加权求和
是否大于或者小于某一个阈值(threshold)。不像这些权重，阈值是这个神经元的实数参数。代数式如下：
感知器，它是一个通过加权凭据来进行决策的设备。通过更改权重和阈值，我们能得到不同的决策模型。显然，这个感知器不是人类决策的完整模型！
在下面这个网络中，第一列感知器（我们称其为第一层感知器）通过加权输入凭据来做出三个非常简单的决策。那第二列感知器是什么呢？其中每一个感知器都是通过将第一列的决策结果进行加权和来做出自己的决策。通过这种方式，第二层感知器能够比第一层感知器做出更加复杂和抽象层的决策。第三层感知器能做出更加复杂的决策，以此类推，更多层感知器能够进行更加复杂的决策。
是不是与上面一系列的视觉皮层类似？且你会发现有一个关键问题就是权重和阈值（偏移）的设定，我们会希望这个网络能够学会调权和偏移以便正确决策。
学习算法，这种算法能够自动调整人工神经网络的权重和偏移。这会在响应外部刺激时候发生，而且没有程序员的直接干预。这些学习算法能让我们用一种新的方式使用人工神经网络，它将与传统的逻辑门方法完全不同。
人工神经元（sigmoid神经元）细微调整它的权重和偏移只会很细小地影响到输出结果。sigmoid神经元有输入x1,x2,…x1,x2,…。但是输入值不仅是0或者1，还可以是0到1的任意值。微积分告诉我们细小的输出Δoutput近似等于：
虽然上面具有偏导运算的表达式看起来很复杂，但实际上很简单（这是一个好消息）：输出改变Δoutput是权重和偏移改变Δwj和Δb的线性函数。这种线性使得权重和偏移的细微改变就能很容易使得输出按期望方式微小改变。
sigmoid神经元不是只输出0或者1。它能够输出0到1之间任意实数。
如上面图形中，网络的最左边一层被称为输入层，其中的神经元被称为输入神经元。最右边及输出层包含输出神经元，在上面例子中，只有一个单一的输出神经元。中间层被称为隐含层，因为里面的神经元既不是输入也不是输出。上面的网络只包含了唯一个隐含层，但是一些网络可能有多层。比如，下面的4层网络具有2个隐含层：
针对图像识别的入门程序， 数字识别的模型，采用的是三层
梯度下降学习算法（gradient descent algorithm）
我们想要的是一个能让我们找到合适的权重和偏移的算法，以便网络输出y(x)能够几乎满足所有训练输入x。为了量化这个匹配度目标，我们定义了一个代价函数：
这里w表示网络中的所有权重，b是所有偏移，n训练输入的总数，a是网络输入为x时的输出向量，总和是对所有输入x进行的累加。
为了最小化C(v)，可以把C想象成只具有两个变量，即v1和v2，让我们想象有一个小球沿着山谷的坡面向低处滚。生活经验告诉我们这个小球最终会到达谷底。可以采用类似的思路找到函数的最小值。
我们将“梯度”矢量记为∇C
这里 η是一个正的小参数，被称为“学习率”（learning rate)。
这给了我们一种沿着梯度找到最小值的方法，即使 C依赖于很多变量。即通过不断重复地使用以下更新规则。
总之，梯度下降算法（gradient descent algorithm）是通过不断计算梯度∇C，然后向着梯度相反的方向小步移动的方式让小球不断顺着坡面滑向谷底。
梯度下降如何应用于神经网络的学习过程呢？具体思路是用梯度下降来寻找权重（weights）wk 和 偏移（bias） bl，从而最小化代价函数 。
TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器， 器就是工具，是具体实现的一种技术，我们要落地相应的方案，Tensorflow是个不错的学习方向（推荐）。当然还有很多其他开源工具，如Torch Caffe、OpenCog、Deeplearning4j、Neuroph、OpenNN可以自行搜索学习。
从以上的介绍中，会发现需要一个基本思维就是问题模型化，思路类似，算法不同，譬如线性规划问题的处理路径一般是：
描述目标：****************************
描述约束条件：
定义决策变量：————
构建函数，求解
基于数据样本深度学习算法，用到数据分析、模型与决策等的知识，如微积分，线性规划，非线性最优化模型，数据的分布（尤其是正态分布），决策分析（已知概率、未知概率，风险分析，灵敏度分析，效用理论）等等。这些知识最好是系统化的学习，退一步也可以在应用中按需学习。
在企业信息化建设中，如果要从底层开始搭建人工智能基础，看起来不是一个合适的做法，对于基础云服务的应用相对更合理，但是要学会业务建模，才能跟企业应用深度结合。
推荐两本基础知识的书：
《数据、模型与决策》 戴维R.安德森 等著，侯文华 杨静蕾 等译
《商务与经济统计》 戴维R.安德森 等著，张建华 王建 等译
真正的知识需要沉下来去系统化的学习，很难在公众号学到， 公众号只是一个引子，能够引发思考，带来行为的变化，就够了。
希望我的分享和思考能够帮到你。
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