什么场景需要全连接网络

㈠ 在哪些场景需要应用网络编程 网络程序与一般的单机环境运行的程序有何不同

Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。只要不涉及通信的，都可以称为单机编程。
互联网应用程序与单机程序不同的是网络程序需要与互联网基础设施进行对话，需要使用网络协议。
网络应用程序是一种使用网页浏览器在互联网或企业内部网上操作的应用软件。是一种以网页语言撰写的应用程序，需要通过浏览器来运行。

㈡ 什么是全连接神经网络怎么理解“全连接”

1、全连接神经网络解析：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。

2、全连接的神经网络示意图：

3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小。

㈢ 全屋Wi-Fi的覆盖面是不是很强

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全屋Wi-Fi是中国电信为家庭用户提供的家庭Wi-Fi网络覆盖类产品，包括标准场景Wi-Fi覆盖、特殊场景（阳台、卫浴、花园）Wi-Fi覆盖、Wi-Fi调优等，为用户提供一站式智能家庭标准化服务解决方案。

全屋Wi-Fi的优势：

1、Wi-Fi信号覆盖无死角：不管你在阳台还是厕所，Wi-Fi信号都很强。

2、提高Wi-Fi速率：高清视频流畅看，游戏不卡顿，顺利避开干扰，网速都很快。

3、组网方案灵活随心选：根据用网需求和房间户型，提供个性化定制方案。

4、电信级专业服务：专业的设备、团队、技术，提供上门测评、设计、安装、维修一站式服务。

㈣ 理解神经网络卷积层、全连接层

https://zhuanlan.hu.com/p/32472241

卷积神经网络，这玩意儿乍一听像是生物和数学再带点计算机技术混合起来的奇怪东西。奇怪归奇怪，不得不说，卷积神经网络是计算机视觉领域最有影响力的创造之一。

2012年是卷积神经网络崛起之年。这一年，Alex Krizhevsky带着卷积神经网络参加了ImageNet竞赛（其重要程度相当于奥运会）并一鸣惊人，将识别错误率从26%降到了15%,。从那开始，很多公司开始使用深度学习作为他们服务的核心。比如，Facebook在他们的自动标记算法中使用了它，Google在照片搜索中使用了，Amazon在商品推荐中使用，Printerst应用于为他们的家庭饲养服务提供个性化定制，而Instagram应用于他们的搜索引擎。

然而，神经网络最开始也是最多的应用领域是图像处理。那我们就挑这块来聊聊，怎样使用卷积神经网络（下面简称CNN）来进行图像分类。

图像分类是指，向机器输入一张图片，然后机器告诉我们这张图片的类别（一只猫，一条狗等等），或者如果它不确定的话，它会告诉我们属于某个类别的可能性（很可能是条狗但是我不太确定）。对我们人类来说，这件事情简单的不能再简单了，从出生起，我们就可以很快地识别周围的物体是什么。当我们看到一个场景，我们总能快速地识别出所有物体，甚至是下意识的，没有经过有意的思考。但这种能力，机器并不具有。所以我们更加要好好珍惜自己的大脑呀！ (:зゝ∠)

电脑和人看到的图片并不相同。当我们输入一张图片时，电脑得到的只是一个数组，记录着像素的信息。数组的大小由图像的清晰度和大小决定。假设我们有一张jpg格式的480 480大小的图片，那么表示它的数组便是480 480*3大小的。数组中所有数字都描述了在那个位置处的像素信息，大小在[0,255]之间。

这些数字对我们来说毫无意义，但这是电脑们可以得到的唯一的信息（也足够了）。抽象而简单的说，我们需要一个接受数组为输入，输出一个数组表示属于各个类别概率的模型。

既然问题我们已经搞明白了，现在我们得想想办法解决它。我们想让电脑做的事情是找出不同图片之间的差别，并可以识别狗狗（举个例子）的特征。

我们人类可以通过一些与众不同的特征来识别图片，比如狗狗的爪子和狗有四条腿。同样地，电脑也可以通过识别更低层次的特征（曲线，直线）来进行图像识别。电脑用卷积层识别这些特征，并通过更多层卷积层结合在一起，就可以像人类一样识别出爪子和腿之类的高层次特征，从而完成任务。这正是CNN所做的事情的大概脉络。下面，我们进行更具体的讨论。

在正式开始之前，我们先来聊聊CNN的背景故事。当你第一次听说卷积神经网络的时候，你可能就会联想到一些与神经学或者生物学有关的东西，不得不说，卷积神经网络还真的与他们有某种关系。

CNN的灵感的确来自大脑中的视觉皮层。视觉皮层某些区域中的神经元只对特定视野区域敏感。1962年，在一个Hubel与Wiesel进行的试验（ 视频 ）中，这一想法被证实并且拓展了。他们发现，一些独立的神经元只有在特定方向的边界在视野中出现时才会兴奋。比如，一些神经元在水平边出现时兴奋，而另一些只有垂直边出现时才会。并且所有这种类型的神经元都在一个柱状组织中，并且被认为有能力产生视觉。

在一个系统中，一些特定的组件发挥特定的作用（视觉皮层中的神经元寻找各自特定的特征）。这一想法应用于很多机器中，并且也是CNN背后的基本原理。 （译者注：作者没有说清楚。类比到CNN中，应是不同的卷积核寻找图像中不同的特征）

回到主题。

更详细的说，CNN的工作流程是这样的：你把一张图片传递给模型，经过一些卷积层，非线性化（激活函数），池化，以及全连层，最后得到结果。就像我们之前所说的那样，输出可以是单独的一个类型，也可以是一组属于不同类型的概率。现在，最不容易的部分来了：理解各个层的作用。

首先，你要搞清楚的是，什么样的数据输入了卷积层。就像我们之前提到的那样，输入是一个32 × 32 × 3（打个比方）的记录像素值的数组。现在，让我来解释卷积层是什么。解释卷积层最好的方法，是想象一个手电筒照在图片的左上角。让我们假设手电筒的光可以招到一个5 × 5的区域。现在，让我们想象这个手电筒照过了图片的所有区域。在机器学习术语中，这样一个手电筒被称为卷积核（或者说过滤器，神经元） (kernel, filter, neuron) 。而它照到的区域被称为感知域 (receptive field) 。卷积核同样也是一个数组（其中的数被称为权重或者参数）。很重要的一点就是卷积核的深度和输入图像的深度是一样的（这保证可它能正常工作），所以这里卷积核的大小是5 × 5 × 3。

现在，让我们拿卷积核的初始位置作为例子，它应该在图像的左上角。当卷积核扫描它的感知域（也就是这张图左上角5 × 5 × 3的区域）的时候，它会将自己保存的权重与图像中的像素值相乘（或者说，矩阵元素各自相乘，注意与矩阵乘法区分），所得的积会相加在一起（在这个位置，卷积核会得到5 × 5 × 3 = 75个积）。现在你得到了一个数字。然而，这个数字只表示了卷积核在图像左上角的情况。现在，我们重复这一过程，让卷积核扫描完整张图片，（下一步应该往右移动一格，再下一步就再往右一格，以此类推），每一个不同的位置都产生了一个数字。当扫描完整张图片以后，你会得到一组新的28 × 28 × 1的数。 （译者注：(32 - 5 + 1) × (32 - 5 + 1) × 1） 。这组数，我们称为激活图或者特征图 (activation map or feature map) 。

如果增加卷积核的数目，比如，我们现在有两个卷积核，那么我们就会得到一个28 × 28 × 2的数组。通过使用更多的卷积核，我们可以更好的保留数据的空间尺寸。

在数学层面上说，这就是卷积层所做的事情。

让我们来谈谈，从更高角度来说，卷积在做什么。每一个卷积核都可以被看做特征识别器。我所说的特征，是指直线、简单的颜色、曲线之类的东西。这些都是所有图片共有的特点。拿一个7 × 7 × 3的卷积核作为例子，它的作用是识别一种曲线。（在这一章节，简单起见，我们忽略卷积核的深度，只考虑第一层的情况）。作为一个曲线识别器，这个卷积核的结构中，曲线区域内的数字更大。（记住，卷积核是一个数组）

现在我们来直观的看看这个。举个例子，假设我们要把这张图片分类。让我们把我们手头的这个卷积核放在图片的左上角。

记住，我们要做的事情是把卷积核中的权重和输入图片中的像素值相乘。

(译者注：图中最下方应是由于很多都是0所以把0略过不写了。)

基本上，如果输入图像中有与卷积核代表的形状很相似的图形，那么所有乘积的和会很大。现在我们来看看，如果我们移动了卷积核呢？

可以看到，得到的值小多了！这是因为感知域中没有与卷积核表示的相一致的形状。还记得吗，卷积层的输出是一张激活图。所以，在单卷积核卷积的简单情况下，假设卷积核是一个曲线识别器，那么所得的激活图会显示出哪些地方最有可能有曲线。在这个例子中，我们所得激活图的左上角的值为6600。这样大的数字表明很有可能这片区域中有一些曲线，从而导致了卷积核的激活 （译者注：也就是产生了很大的数值。） 而激活图中右上角的数值是0，因为那里没有曲线来让卷积核激活（简单来说就是输入图像的那片区域没有曲线）。

但请记住，这只是一个卷积核的情况，只有一个找出向右弯曲的曲线的卷积核。我们可以添加其他卷积核，比如识别向左弯曲的曲线的。卷积核越多，激活图的深度就越深，我们得到的关于输入图像的信息就越多。

在传统的CNN结构中，还会有其他层穿插在卷积层之间。我强烈建议有兴趣的人去阅览并理解他们。但总的来说，他们提供了非线性化，保留了数据的维度，有助于提升网络的稳定度并且抑制过拟合。一个经典的CNN结构是这样的：

网络的最后一层很重要，我们稍后会讲到它。

现在，然我们回头看看我们已经学到了什么。

我们讲到了第一层卷积层的卷积核的目的是识别特征，他们识别像曲线和边这样的低层次特征。但可以想象，如果想预测一个图片的类别，必须让网络有能力识别高层次的特征，例如手、爪子或者耳朵。让我们想想网络第一层的输出是什么。假设我们有5个5 × 5 × 3的卷积核，输入图像是32 × 32 × 3的，那么我们会得到一个28 × 28 × 5的数组。来到第二层卷积层，第一层的输出便成了第二层的输入。这有些难以可视化。第一层的输入是原始图片，可第二层的输入只是第一层产生的激活图，激活图的每一层都表示了低层次特征的出现位置。如果用一些卷积核处理它，得到的会是表示高层次特征出现的激活图。这些特征的类型可能是半圆（曲线和边的组合）或者矩形（四条边的组合）。随着卷积层的增多，到最后，你可能会得到可以识别手写字迹、粉色物体等等的卷积核。

如果，你想知道更多关于可视化卷积核的信息，可以看这篇 研究报告 ，以及这个 视频 。

还有一件事情很有趣，当网络越来越深，卷积核会有越来越大的相对于输入图像的感知域。这意味着他们有能力考虑来自输入图像的更大范围的信息（或者说，他们对一片更大的像素区域负责）。

到目前为止，我们已经识别出了那些高层次的特征吧。网络最后的画龙点睛之笔是全连层。

简单地说，这一层接受输入（来自卷积层，池化层或者激活函数都可以），并输出一个N维向量，其中，N是所有有可能的类别的总数。例如，如果你想写一个识别数字的程序，那么N就是10，因为总共有10个数字。N维向量中的每一个数字都代表了属于某个类别的概率。打个比方，如果你得到了[0 0.1 0.1 0.75 0 0 0 0 0 0.05]，这代表着这张图片是1的概率是10%，是2的概率是10%，是3的概率是75%，是9的概率5%（小贴士：你还有其他表示输出的方法，但现在我只拿softmax (译者注：一种常用于分类问题的激活函数) 来展示）。全连层的工作方式是根据上一层的输出（也就是之前提到的可以用来表示特征的激活图）来决定这张图片有可能属于哪个类别。例如，如果程序需要预测哪些图片是狗，那么全连层在接收到一个包含类似于一个爪子和四条腿的激活图时输出一个很大的值。同样的，如果要预测鸟，那么全连层会对含有翅膀和喙的激活图更感兴趣。

基本上，全连层寻找那些最符合特定类别的特征，并且具有相应的权重，来使你可以得到正确的概率。

现在让我们来说说我之前有意没有提到的神经网络的可能是最重要的一个方面。刚刚在你阅读的时候，可能会有一大堆问题想问。第一层卷积层的卷积核们是怎么知道自己该识别边还是曲线的？全连层怎么知道该找哪一种激活图？每一层中的参数是怎么确定的？机器确定参数（或者说权重）的方法叫做反向传播算法。

在讲反向传播之前，我们得回头看看一个神经网络需要什么才能工作。我们出生的时候并不知道一条狗或者一只鸟长什么样。同样的，在CNN开始之前，权重都是随机生成的。卷积核并不知道要找边还是曲线。更深的卷积层也不知道要找爪子还是喙。

等我们慢慢长大了，我们的老师和父母给我们看不同的图片，并且告诉我们那是什么（或者说，他们的类别）。这种输入一幅图像以及这幅图像所属的类别的想法，是CNN训练的基本思路。在细细讲反向传播之前，我们先假设我们有一个包含上千张不同种类的动物以及他们所属类别的训练集。

反向传播可以被分成四个不同的部分。前向传播、损失函数、反向传播和权重更新。

在前向传播的阶段，我们输入一张训练图片，并让它通过整个神经网络。对于第一个输入图像，由于所有权重都是随机生成的，网络的输出很有可能是类似于[.1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1]的东西，一般来说并不对任一类别有偏好。具有当前权重的网络并没有能力找出低层次的特征并且总结出可能的类别。

下一步，是损失函数部分。注意，我们现在使用的是训练数据。这些数据又有图片又有类别。打个比方，第一张输入的图片是数字“3”。那么它的标签应该是[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]。一个损失函数可以有很多定义的方法，但比较常见的是MSE（均方误差）。被定义为(实际−预测)22(实际−预测)22。

记变量L为损失函数的值。正如你想象的那样，在第一组训练图片输入的时候，损失函数的值可能非常非常高。来直观地看看这个问题。我们想到达CNN的预测与数据标签完全一样的点（这意味着我们的网络预测的很对）。为了到达那里，我们想要最小化误差。如果把这个看成一个微积分问题，那我们只要找到哪些权重与网络的误差关系最大。

这就相当于数学中的δLδWδLδW (译者注：对L关于W求导) ，其中，W是某个层的权重。现在，我们要对网络进行 反向传播 。这决定了哪些权重与误差的关系最大，并且决定了怎样调整他们来让误差减小。计算完这些导数以后，我们就来到了最后一步： 更新权重 。在这里，我们以与梯度相反的方向调整层中的权重。

学习率是一个有程序员决定的参数。一个很高的学习率意味着权重调整的幅度会很大，这可能会让模型更快的拥有一组优秀的权重。然而，一个太高的学习率可能会让调整的步伐过大，而不能精确地到达最佳点。

前向传播、损失函数、反向传播和更新权重，这四个过程是一次迭代。程序会对每一组训练图片重复这一过程（一组图片通常称为一个batch）。当对每一张图片都训练完之后，很有可能你的网络就已经训练好了，权重已经被调整的很好。

最后，为了验证CNN是否工作的很好，我们还有另一组特殊的数据。我们把这组数据中的图片输入到网络中，得到输出并和标签比较，这样就能看出网络的表现如何了。

㈤ 在全连接时代下汽车也需要以太网交换机么

以前汽车是采用电子元件以惊人的速度获得大家的喜欢，在互联网时代下，车载网络慢慢的被设计到其中，信息娱乐、汽车辅助驾驶和安全系统等信息连接在一起。

美国博通(Broadcom)公司最近推出了新一代汽车以太网交换机的样品，这种搭载在汽车中的以太网交换机采用28nm技术制造，让这款交换机变得更小并且拥有更低的能耗。这款全新的汽车以太网交换机被命名为“BroadR-Reach”，将更易于使用并拥有全新的安全特性，成本也进一步被降低。对于汽车制造商来说，在这样的一个车联网时代，无疑是一个利好消息。

汽车和网络联系越来越多

车联网成为了未来汽车行业的发展趋势，汽车制造商不断地将互联网引入汽车制造的理念中，汽车的许多功能将从互联网中受益。同样，车载网络的制式标准已经被制定，包括“CAN”、“FlexRay”和“LVDS”标准。车内的有线网络连接是汽车网络的重要组成，也是一个非常昂贵的子系统。

汽车内部的网络连接同样重要

截止到现在，宝马、積架、现代和大众等知名汽车制造厂商都使用以太网连接在自己的汽车产品中。博通公司为宝马、積架和大众公司服务。不仅仅是豪华轿车才能够配置以太网连接，大众的帕萨特汽车中以太网骨干网络就采用博通的方案。无论是豪华汽车还是家庭汽车，以太网连接未来将配备到每一辆制造的汽车之中。

未来的车联网世界

全新的芯片设计让车用以太网交换机变得更小，节省了汽车中宝贵的空间，同时能搞更少，有利于降低以太网交换机的成本，提升产品的可靠性。使用非屏蔽双绞线搭建汽车以太网连接，可以更容易组装，并且部署更加便宜。车联网的安全也非常重要，有线以太网连接能够提供设备认证，保护汽车免受恶意攻击和窃听。汽车和网络的联系越来越多，拥抱网络连接的汽车未来将会什么样呢?

以上就是我们小编为大家介绍的在全连接时代下汽车也需要以太网交换机的教程，想了解更多精彩教程，请继续关注我们网站!

㈥ 互联网场景指的是什么

互联网场景是普通的场景延伸到互联网领域，是指商家为了满足一类用户的特定需求，而推出的一个产品或者应用。

互联网争夺的是流量和入口，而移动互联网时代争夺的是场景。景化使得整个销售过程充满画面感，不仅能有效提升用户体验，同时商家能够和用户很好地沟通，快速促成交易。

从这个意义上讲，可以理解用场景的方法去重构既有商业模型，也就成为了传统企业互联网转型升级的翘板。

(6)什么场景需要全连接网络扩展阅读：

1、场景是最真实的以人为中心的细节体验

商业竞争是以“人”为中心展开的，而移动互联网时代，个体越来越处于不断变换的碎片化时空场景之中。因此，企业只有充分利用大数据等各种先进技术和平台，紧抓消费者的个人特质，基于不同的碎片化场景提供用户需要的产品体验，才能在风云变幻的互联网市场竞争中占据优势。

2、场景是一种连接方式

互联网的本质是一种连接：网络连接人与信息，京东连接人与商品，美团连接人与本地生活服务，瑞的书房连接人与专业知识。场景是一种连接方式：不论是二维码扫描、APP应用、微信，或者其他方式的连接，都是基于具体的场景之中的，场景的特征决定了这些连接的方式和价值。

3、场景是价值交换方式和新生活方式的表现形态

互联网对社会生活的渗透是全方位的。特别是在移动互联网时代，新的线上场景不断涌现并扩张至线下，极大地重构了人们以往的行为方式和生活形态。“互联网＋”时代下，人、物、场的有效连接整合，让场景本身成为一种新的价值交换方式和生活方式。

4、场景构成堪比新闻五要素：时间、地点、人物、事件和连接方式

移动互联时代，任何场景都需要通过连接产生价值，任何连接也都是基于具体的时空场景。因此，互联网对场景的重构包含五个要素：时间、地点、人物、事件、连接方式。

㈦ 华为移动路由：满足你更全场景的上网需要

移动和路由，当这两个词同时出现的时候，我想很多人会想到的是现在的手机热点。尽管现在很多手机都可以进行热点网络共享，但大功耗导致手机发热、续航能力大幅下降，使得手机开启热点，只能是很临时的应用场景。并且，手机热点对于多设备的支撑能力，也不能够满足经常需要移动无线网络的用户。

所以，一个专业的移动路由，会是更好的选择。

最近，上手体验了华为移动路由。这款更专业、性能更强，能够让我们随时随地，有电就有Wi-Fi的产品，都有哪些表现呢？今天就跟大家分享一下。

记事本大小，轻巧便携，随手装包

华为移动路由的包装相对简洁，红色的点缀很有辨识度，主打的卖点也在包装上得以体现。支持插卡上网，有电就有Wi-Fi，华为分享一碰连网，双网双通是华为移动路由的特色功能，网线插卡能够自由切换。

正脸是状态灯和NFC触碰区域，一字型开口的灯槽能在夜晚看到运行状态，但无论白天夜晚都不夺人眼球，即使正对着也不会对眼睛造成视觉干扰。

NFC虽然是非接触式操作，但零距离贴上去甚至用力碰撞的人不在少数，正中间是最合适的位置，使站立的机身在力的作用下依然能保持稳定。

背面预置了4个LAN口，其中第4个口还兼容WAN口，当作常规的无线路由器也OK。

SIM卡槽、底座支架、散热孔都在底部，支架的卡扣设计操作简单，出门携带装卸非常方便。

加上适配器就是全部的配件了，主机尺寸只有125 mm x 198 mm x 25 mm，一本记事本大小，246g的重量，出门带上毫无负担。适配器稍有些不理想，但要出差带的话，自己配个USB to DC12V的线，用充电宝也能供电，问题不大。

有电就有Wi-Fi，网线&插卡都能上网

华为移动路由需要供电支持才能使用，如上面最后一段所说，需要外出移动使用，配根转换线就能支持移动电源供电。

网线和插卡都能上网，支持4G全网通SIM卡，中国移动/联通/电信的流量卡、手机副卡等有流量服务的SIM卡都支持插入使用。运营商4G网络的峰值下载速度能够达到150Mbps，玩电竞手游都是没问题的。

卡槽位支持的是Nano-SIM卡，插入后接通电源，在手机APP上完成2步操作配置后，就可以使用上华为移动路由的高速Wi-Fi了，显然开通和配置网络的步骤非常简单方便。

手机开热点不行吗？行，但会导致手机发烫、耗电，更严重的是手机这么小的天线设备，带不动多台设备、离得稍微远一点稳定性都会受到影响，很明显手机热点只是临时救济，而华为移动路由才是长期陪伴的搭档。

NFC一碰即连，还有更丰富的华为HiLink全场景应用

华为分享已经支持了手机、笔记本电脑、智慧屏、智能音箱的一碰即连，现在华为移动路由也能够一碰连网，意味着华为的生态越来越成熟，越来越走向生活走向家庭（还有学校和出租屋）。

只要是带NFC功能的安卓手机，开启NFC后碰一碰就能直接连网，不需要输入密码。

家里来了客人就很方便了，问“哪个Wi-Fi”、“什么密码”、“赶紧说、很急”、“在线等”……让他打开NFC碰一下就可以了。

华为移动路由还支持Beamforming智能雷达，能够发送定向Wi-Fi信号给终端设备，信号稳定性更强，且配备了2颗信号放大器，也能进一步提升Wi-Fi的覆盖范围。

比如将华为移动路由作为Mesh路由放在卧室组网，不仅可以进一步提升Wi-Fi覆盖范围，还能自动切换至更好信号的路由器。按下设备上的“H”键就能免密接入，配置什么的完全不必要。Mesh组网能够让我们更加轻松的去扩展更大的地方，而又能够享受无缝的网络漫游。

双网双通自由切换，最多32台设备同时上网

双网双通和传统的路由器完全不一样，除了支持150Mbps的移动网络外，背面的4个千兆网口能够支持100M/200M主流的有线宽带网线接入，无论是插网线还是插卡，都可以转为Wi-Fi信号供手机电脑连接，最多支持32台设备同时连接上网，连接速度峰值高达300Mbps。

在华为智慧生活APP中，可以设置首选网络，设为自动的话，默认会走网线（毕竟SIM卡更贵~），且任何一条网络断开连接都能毫秒级切换到另外一条，网络恢复后又会回到首选网络（默认网线）上来，就这么智能。

测试一下网速，延迟232ms，属于中等偏快级别，下载14.5MB/s，上传5MB/s，相当于100-200M的宽带网络，玩 游戏 场场MVP就看技术了，赖不了网络。

针对 游戏 ，华为移动路由还做了手游加速的优化，连接华为移动路由的Wi-Fi， 游戏 数据包会优先转发，延迟和卡顿率都有明显的降低，大约30%左右。

而尽管作为移动路由，但是通过智慧生活App，可以看到它身上具备着的，同样是一个家用路由都有的功能。可以直观的在App里面进行更多的设置，所以充当起家用路由，它也是毫无压力的。

满足你全场景的上网需求，华为移动路由更合适

华为移动路由身材小巧，适配的场景更全面，无论是学校宿舍、出租屋、家庭、办公场景使用，还是商演、展会、聚会等临时的团体场景使用，都是相当合适的选择。

它很小巧，可以随时随地带去任何地方，插卡后通电就能使用。在家当常规路由，出门带上放包里不占地方，就像它的名字一样，是方便移动的路由设备。

如果你所在的环境开宽带难、宽带费用贵且不能分期，华为移动路由网线&插卡全能的优势，是非常值得考虑的设备。

㈧ 银行行业中哪些场景对上行有大宽带需求

边缘智能场景 、5g技术。
需要服务器的行业是比较多的，需要在网络上进行推广的行业几乎都需要用到。在选择服务器时，通常大部分人会比较关心服务器的带宽大小怎么样，那么什么样的行业才需要用到大带宽的服务器呢？
1、游戏行业
通常新建站的私服游戏10M左右的带宽是够用的，随着玩家人数的逐步增加，10M带宽是永远不够的，相对于其他行业，游戏行业的用户一旦增加起来的话，增加速度还是比较快的，所以一般推广效益比较好的游戏运营商在选择服务器时，会直接选择带宽比较大的服务器，方便后续的业务开展。
2、直播行业
网络直播对于大家来说并不是很陌生，业余时间大部分人都喜欢刷刷直播。直播平台自身对服务器的带宽网速这块的资源要求是比较高的。带宽不够会直接导致直播间的卡顿。
3、小视频类网站
线上播放视频的网站一般都对带宽资源这块的需求是比较大的，一般的视频网站都是支持，上传和下载的，无论是上传还是下载视频，对带宽资源的消耗都是比较大的，所以在选择服务器时，应选择能同时满足上行与下行带宽都足够使用的服务器。
4、爬虫类行业
租用服务器时需要用来做数据收集处理的话，在抓取数据时，是需要大量的带宽的。爬虫程序，通常是24小时都是不断的在爬取数据的，不停的请求数据并复制下载下来，对带宽的需求是比较大的。

㈨ 物联网有哪些应用场景

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

本文核心数据：全球物联网市场规模、全球物联网连接数量、全球物联网下游行业分布

处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：

物联网连接数超120亿个

根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。

下游制造业/工业占比最大

从下游领域来看，根据IoT
Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。

2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域

2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。

2026年市场规模接近1.55万亿美元

根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为12.20%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近1.55万亿美元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

㈩ 物联网的应用场景

物联网的应用场景有智慧物流、智慧农业、智慧医疗、智能家居、智慧交通、智慧安防、智慧建筑、智慧能源、智能制造、智慧零售等等

1.智慧物流

智慧物流是新技术应用于物流行业的统称，指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。智慧物流的实现能大大地降低各行业运输的成本，提高运输效率，提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中，主要体现在三方面，即仓储管理、运输监测和智能快递柜。