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傳感器數據示例
傳感器數據最早的應用之一是在第二次世界大戰期間，當時雷達被用來檢測以前不在視線范圍內的物體。以下傳感器示例和傳感器數據處理技術類型提供了對其應用程序和用例的數量和多樣性的洞察：
加速度計檢測設備（例如智能手機和游戲控制器）中重力加速度的變化，以確定加速度、傾斜和振動。
光電傳感器檢測可見光、紅外傳輸或紫外線能量的存在。
激光雷達是一種基于激光的檢測、測距和測繪方法，通常將低功率、人眼安全的脈沖激光與相機結合使用。
電荷耦合器件以將每個像素轉換為電荷的方式存儲和顯示圖像數據。電荷耦合器件中的電荷強度與色譜中的顏色有關。
智能電網傳感器提供有關電網狀況、檢測停電、故障和負載以及觸發警報的實時數據。它們對智慧城市的運作很重要。
陀螺儀傳感器捕捉物體繞軸的速度和旋轉。例如，陀螺儀傳感器使手機能夠感知行進速度和面朝方向。
紅外傳感器測量周圍空氣中的熱量并檢測紅外輻射。它們用于氣體報警裝置、火焰探測器和精密溫度測量。
時間序列數據與傳感器數據
術語時間序列數據和傳感器數據在含義上是相似的。傳感器數據可以是時間序列數據，反之亦然。
術語傳感器數據強調數據來源和數據收集方法。這些數據來自傳感器。
術語時間序列數據強調這樣一個事實，即給定的數據讀數或數據點代表一段時間內物理世界的某些方面。時間序列數據是在不同時間點收集的一系列數據，幾乎總是包含時間戳。
時間序列數據并不總是指傳感器數據。例如，一段時間內的市場數據是不是來自傳感器讀數的時間序列數據。時間序列數據可以批量或連續傳輸數據。
由于創建的數據量很大，流式數據可能難以存儲和管理。通常，它需要使用人工智能 (AI) 來處理。了解大數據和 AI 如何協同工作以處理數據并訓練 AI 和機器學習算法。
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