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建筑月刊 - Awsstatic
• 咨询专家：物联网和机器人全球上市经理 Maggie Tallman 和物联网全球解决方案架构师负责人 Olawale Oladehin • 客户对话：Pentasoft 首席技术官 Jaime González • 咨询专家，硬件安全：AWS 物联网首席技术专家 Richard Elberger • 白皮书：边缘安全：核心原则 • 案例研究：Seafloor Systems 使用 AWS IoT Greengrass 为每个机器人构建节省 4 小时的人工 • 实施指南：使用 LoRaWAN 监测河流水位 • 博客：使用 Amazon SageMaker Edge Manager 和 AWS IoT Greengrass 在 AWS Snowball Edge 上运行 ML 推理 • 参考架构：使用计算机视觉对工厂的产品质量进行分析 • 案例研究：Coca-Cola İçecek 使用 AWS IoT SiteWise 提高运营绩效 • 快速入门：工业机器连接 (IMC) 快速入门 • 博客：使用 1NCE 自动将设备配置到 AWS IoT Core Global SIM • 解决方案：机器到云连接框架 • 参考架构：公用事业的预测设备健康状况 • 博客：使用 AWS Snowcone 和 AWS IoT Greengrass 进行自动驾驶汽车数据收集 • 解决方案：AWS 联网汽车解决方案 • 视频：30MHz：在 AWS 上为室内农场和温室构建智能农业解决方案、使用 Snow 在边缘发展、边缘数据驻留：AWS Outposts Inside Out、Orangetheory Fitness：采用数据驱动的方法改善健康和保健（特别）、使用 AWS Snow 系列进行数据迁移和边缘计算、James Gosling 的全情投入：AWS IoT Greengrass V2 的幕后花絮
水产养殖的气候信息系统（CI）
Henk Stander |凯瑟琳·格林格拉斯|周日Oladejo |布鲁斯·沃森| Aldi Nel | Khalid Salie | Netsayi Noris Mudge | Keagan Kakwasha |玛丽·伦德巴（Mary Lundba）| Rumana Peerzadi Hossain | Victor SiamudaalaHenk Stander |凯瑟琳·格林格拉斯|周日Oladejo |布鲁斯·沃森| Aldi Nel | Khalid Salie | Netsayi Noris Mudge | Keagan Kakwasha |玛丽·伦德巴（Mary Lundba）| Rumana Peerzadi Hossain | Victor Siamudaala
使用 IoT 和 AI/ML 连接餐厅 - awsstatic.com
打造智能互联餐厅，利用物联网 (IoT) 和人工智能/机器学习 (AI/ML) 功能来维持厨房的食品质量和安全、在冷藏库中保存产品、保持社交距离、管理排队深度、测量和监控人流和车流量，并保持清洁卫生。使用 AWS IoT Greengrass 来保持成本效益并提高可操作性。
自动水下车辆的数字双辅助
自动驾驶汽车（AUV）是海洋学和军事目的的主要研究工具。这些车辆的建造资本更大，一旦部署在海洋中，它就失去了与陆地世界的所有连通性，并且很难预测AUV的工作状态和健康状况，这不仅会阻碍AUV的透明度，而且还会蚀至现实时代的数据提取能力。本文通过部署与AUV同步移动并在水下与AUV连接的自动型表面车辆（ASV）专门解决了此问题。因此，通过集成IOT Twin Maker Service（Amazon Web Services（AWS）提供的数字双技术服务）来可视化提取的健康和监视数据。此外，可以通过插入AWS提供的Edge Computing软件来实现本地处理数据并进行现场决策的能力。结果描述了AUV的数字双胞胎模型以及其实时健康状况。
物联网镜头 - 一个物联网工作负载的完善框架
•IOT规则引擎：根据创建的规则将数据路由到AWS服务。AWS IOT规则进行分析，并根据主题触发操作。•基本摄入：将设备数据安全地发送到AWS IoT规则操作支持的AWS服务。这通过从摄入路径中删除发布/订阅消息代理来优化数据流量并降低成本。•AWS IOT Greengrass：由于它也具有边缘代理，因此可以无缝地进行边缘代理和云之间的数据传输以及部署到边缘。它可以将数据发送到不同的AWS服务，例如S3，FireHose，IoT SiteWise，IoT Analytics等。•AWS IOT网站：托管服务，有助于按大规模收集，组织和分析工业设备数据。它可用于监视操作，计算性能指标并创建分析工业设备数据的应用程序。•AWS IoT Weletwise：收集，组织和将车辆数据传输到云的托管服务。它可以帮助您获得有关车辆平流的见解，并将其用于诊断，警报和采取实时操作。•AWS IoT Roborunner：提供集中存储，以存储不同机器人供应商系统的数据。可以使用它来可视化机器人位置和单个地图视图上的状态。•Amazon Kinesis：是用于流数据的托管服务，有助于从IoT设备获得见解，并且可以与IoT规则引擎集成。它允许将设备无缝集成到支持非MQTT协议的应用程序。它还有助于将通信层与应用程序层分解。•Amazon简单队列服务（SQS）：当IoT应用程序需要一个不需要消息订单的队列时，提供了事件驱动的，可扩展的摄入队列。