可穿戴设备作为一种感知、传递和信息处理的计算载体，不断向微型化与智能化等方向发展。近来，发现一篇较为不错的文章，主要介绍智能穿戴设备领域常用的传感器，后续与物联网集成到一起，算是非常具有前景的领域，详细内容如下：

Etwin物联网平台采用了TDengine数据库，随着 AI 时代的到来，我们如何将机器学习和深度学习算法跟现有平台集成起来，提取数据背后的价值，让物联网的应用场景能够更加广阔，本推文主要介绍一个简单的demo，具体如下：

在制造业中，实时数据处理可能区分出灾难性设备故障和及时的预防性维护。自动驾驶领域使用机器学习算法进行数据的实时处理，有效的提高车辆的安全性。研究表明，基于边缘计算具有更好的决策速度，更好的安全性等。后续可以仅仅从向云平台发送高价值的特征数据。

数字孪生就是一个物体的复制品/数字化身，可以获取物体的实时数据，掌握、了解事物的当前进度和障碍，并针对问题，提出改进措施。本次主要分享数字孪生的应用场景，能给用户带来那些潜力，希望能够引起大家的思考~