随着社会的高速发展和全球化的加速推进，各国的学术研究也在不断壮大和深入。中国的学术研究也不例外，各个领域的论文层出不穷，尤其是在一些科技领域，中国的研究成果已经开始受到国际的关注。在国内，学术研究的领域非常广泛，但是，更多的注意力是集中在一些热门的领域，例如人工智能、大数据、物联网、生物基因等，这些都是当前世界范围内研究的热点。同时，随着中国对世界经济和政治的影响力日益增强，一些战略型的研究也受到了高度的重视，例如能源、环境、军事等领域。
针对这些热门领域，国内的论文研究也取得了很多的成果。例如，近年来，智能驾驶、人脸识别、语音识别等人工智能领域的技术不断提高，分别利用深度学习、强化学习等技术，这些研究都为中国智能化制造、智能家居等领域的发展提供了坚实的基础。物联网领域的研究也逐渐成熟，利用无线传感器和云计算等技术，实现了物品之间的互联互通和智能控制。
在国外，学术研究也在不断向前发展。一些国外的研究成果对中国的学术研究也产生了较大的影响。例如在生物医学领域，国外的一些研究成果为中国的医学事业提供了宝贵的参考和启示，中国的生物医学研究也在不断地发展和进步。同时，在能源、环境保护等领域，国外研究成果也为中国提供了许多借鉴，为中国的科技创新提供了必要的支持。
总的来说，中国的学术研究成果在国内外都越来越受到重视，各个领域的学术研究也在不断发展和进步。但是，仍然存在一些问题，例如研究的深度和广度不够，研究方法和手段不够先进，学术交流和合作不够紧密等。因此，我们需要不断加强学术研究的质量和效率，发挥学者的创造力和创新精神，不断推进学术研究的深入发展，为中国的科技创新和经济发展做出更大的贡献。
课程名称使用教材
备注
物联网产业与技术导论
《物联网：技术、应用、标准与商业模式》，电子工业出版社，等教材。
在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
C语言程序设计
《C语言程序设计》，清华大学出版社，等教材。
物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准
Java程序设计
《Java语言程序设计教程》，机械工业出版社，等教材。
物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术
无线传感网络概论
《无线传感器网络理论、技术与实现》,国防工业出版社，《短距离无线通讯入门与实战》北京航空航天大学出版社，等教材。
学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙，WiFi，GPRS,CDMA，3G, 4G, 5G，Mote等等
TCP/IP网络与协议
《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。
TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课
嵌入式系统
《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。
嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术，了解TinyOS等，为必修课
传感器技术概论
《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。
物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解
RFID技术概论
《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。
RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
工业信息化及现场总线技术
《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。
工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
M2M技术概论
《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。
本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。
物联网软件、标准、与中间件技术
《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准与商业模式》，电子工业出版社，等教材。
物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于走向工业和企业界的学生。要想成为系统的的物联网工程师需要系统学习。由浅入深地对嵌入式物联网技术以及Linux平台全面掌握，能够独立胜任物联网开发、嵌入式Linux应用开发、5G周边产品开发、底层系统开发、设备驱动开发、从终端到云技术开发以及Linux衍生产品等多方面工作。可以更加系统的了解嵌入式物联网相关行业知识。
具体所学知识包括：
1嵌入式C语言高级编程及行业应用
2各常用数据结构与算法相关知识，以及面向接口的编程
3GUI图形库应用开发技术
4Linux *** 作系统使用
5Linux系统编程
6Linux系统网络编程
7Linux网络路由及数据交换技术
8嵌入式数据库
9嵌入式C++语言编程，以及面向模板库的应用开发
10OpenCV、OpenGL等图像处理
11AI模型训练及场景定位识别应用
12RFID场景应用
13zigbee低功耗网络技术
14Bluebooth组网技术
15MQTT云平台搭建技术
16NB-IOT各大云平台通信技术
17基于5G技术的嵌入式物联网行业应用
18ARM体系结构
19Bootloader启动过程
20常见Bootloader源码及平台移植
21嵌入式Linux内核裁减以及移植
22嵌入式Linux平台搭建技术及技巧
23Android ROM包制作流程
24Android底层驱动开发
25嵌入式从8位到64位硬件底层开发
26嵌入式Linux设备驱动移植以及开发
如果有机会通过十个左右的大项目实践，掌握物联网+嵌入式实际项目案例开发流程，提高研发技能。
物联网工程师需要掌握：物联网产业与技术导论、物联网工程概论、、Java程序设计、单片机原理及应用、无线传感网络概论、移动通信技术、蜂窝物联网技术等技术。
物联网是基于互联网、广播电视网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络又称为物联网域名。
物联网理念最早可追溯到比尔·盖茨1995年《未来之路》一书。在《未来之路》中，比尔·盖茨已经提及物互联，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起重视。
扩展资料：
物联网专业毕业生需掌握的知识与技能：
1、掌握和计算机科学与技术相关的基本理论知识；掌握物联网工程的分析和设计的基本方法。
2、了解文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力。
3、了解与物联网工程有关的法规。
4、能够运用学习知识和外文阅读能力查阅外文资料。
5、掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有获取信息的能力。
参考资料来源：百度百科—物联网工程专业
移动群智感知 最早是由Raghu K Ganti在2011年发表于IEEE的文章《Mobile crowdsensing: current state and future challenges》中提出，后于2012年清华大学刘云浩教授发表文章《群智感知计算》并在国内首次阐述 群智感知 （Crowd Sensing），而这个概念所依托的思想却源自于美国杂志《Wired》于2006年发明的一个专业术语——众包（Crowd Sourcing）。众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的大众志愿者的做法，通俗来讲，众包就是指在互联网上把工作分配给社会大众共同参与完成的一种社会生产模式。在这种分布式协作的模式下，解决问题的人数从一人增长至多人，这种集大家之所长的形式更能发挥问题本身的价值，所谓“众人拾柴火焰高”嘛。而刘云浩教授则将众包与感知两个概念进行融合，提出了立足于物联网的新概念—— 群智感知 。
群智感知 指的是结合众包思想和移动设备感知能力的一种数据获取新型模式，详细点讲，就是指大规模的普通用户通过其自身携带的智能移动设备来采集感知数据并上传到服务器，服务提供商对感知数据进行记录处理，最终完成感知任务并利用收集的数据给用户提供日常所需服务的过程。近些年随着各种移动设备和可穿戴设备（如智能手机、手表手环、平板电脑、联网汽车等）的普及，其内置传感器（如加速计、陀螺仪、摄像头、指南针、GPS、麦克风、车载电话等）的存在逐渐被企业重视，利用这些传感设备收集的数据可以分析提取许多有用信息。传统的传感器感知网络在面对大范围大规模的感知任务时需要安装大量专业传感设备，导致维护成本高且覆盖范围受限，使得感知任务的完成效果和效率都大打折扣。与传统感知网络不同， 群智感知 网络利用大量普通用户手中设备的单一感知单元收集数据，这种方式因为移动设备的普遍性和用户位置移动的灵活性，完美解决了前者的问题，同时互联网+的发展更是加快了群智感知的研究与应用。如今 群智感知 在环境污染监测、环境噪声地图、城市交通路况、社交网络与医疗保健等方面都已经得到了应用，在可预见的未来它将会应用到更多的业务场景中。
上图是笔者对 群智感知 系统作的结构划分图。根据关注因素的不同，刘文彬博士将其划分为移动群智感知（Mobile Crowd Sensing）和稀疏群智感知（Sparse Crowd Sensing）。其中，移动群智感知主要关注用户，强调利用移动用户的广泛存在性、灵活移动性和机会连接性来执行感知任务，属于上文Raghu K Ganti提到概念的广义化，即特指普通用户利用随身携带的智能设备上传感知数据；而稀疏群智感知则更加关注数据，通过挖掘和利用已感知数据的时空关联来推断未感知区域的数据。
典型的 移动群智感知 系统通常会由多个任务发起者、大量的移动用户和云端感知平台组成，最近的学术研究中有学者开始结合区块链实现最大化的隐私保护。任务发起者根据自身需求，向感知平台提交任务；感知平台向所有用户发布任务；移动用户携带智能设备执行任务并上传数据获得报酬；感知平台为任务发起者提供数据处理与计算服务。在整个过程中，数据、任务与用户是三个值得关注的关键点，因此笔者借此归纳出以下六个具体研究方向：数据收集、用户招募、任务分配、隐私保护、数据质量和激励机制。
稀疏群智感知 即招募用户感知部分区域的数据，然后利用其时空关联推断其他未感知区域的数据，以显著减少感知消耗并保证数据准确度。在物理世界中，绝大多数收集到的感知信息或数据都是连续的，比如气温、湿度、交通情况等，拿气温举个例子帮助大家理解：在同一地点，连续两分钟的温度度数极为接近，或者在同一时刻，相距五米的两个温度度数基本一致，这就是时空关联性。所以我们可以通过此时此地的气温推断出方圆五米内及两三分钟内的气温，即利用已知数据推断未知数据。但这样推断出的数据存在准确性的问题，因此笔者同样归纳出以下四个具体研究方向：数据推断、感知区域选择、数据质量和激励机制。
下面简单讲讲各个方向的研究策略。
1 数据收集 方式分为机会式群智感知和参与式群智感知。机会式群智感知是指感知平台通过直接或间接方式感知用户的行为，对用户干扰较小，但数据精度依赖于感知算法和应用环境，且需较高的隐私保护机制激励用户的参与；参与式群智感知是指由用户主动参与感知任务，数据精度高但容易受用户主观意识干扰，且易发生恶意用户上传虚假数据的情况，因此需强的数据质量评估机制。数据收集时一般使用马尔科夫随机场来建模数据关联结构，并通过互信息理论来量化用户的隐私损失。
2 用户招募 一般根据不同场景的划分分别进行讨论，包括离线场景和在线场景，或者完全信息场景、部分信息场景和动态社交影响场景等，可将其转化为图的加权最大割问题进行解决。
3 任务分配 一般将其转化为二部图最大加权匹配问题进行解决，也可利用机器学习对用户类型进行预测，进而给合适用户分配合适任务。
4 隐私保护 解决方案可分为匿名化、数据扰动和数据加密三种。匿名化一般使用k-匿名算法，简单理解就是在一个数据集中至少无法从k-1个数据中识别出某用户的隐私信息，即将一条数据隐藏于k-1条数据中进而无法区分；数据扰动即给数据添加噪声，一般使用差分隐私，即对查询的结果加入噪声变量，使得攻击者无法辨别某一样本是否在数据集中，一个形象的说法就是，双兔傍地走安能辨我是雄雌；数据加密一般使用AES、RSA等常用加密算法，或者使用签名+加密的签密算法。
5 数据质量 解决方案可分为真值发现、可信度和真值引出三种。真值发现是指通过对用户的感知数据进行估计，来挖掘真实可信的数据；可信度是指通过分析用户的历史数据，得出用户的可信程度，或通过感知数据中的异常点检测手段，剔除异常的感知数据，从而选取可信度较高的数据；真值引出是指通过机制设计的手段，将用户的数据质量作为影响用户激励的因素，结合对等预测等方式使得用户主动真实地上报其感知质量。
6 激励机制 可划分为基于娱乐游戏的激励机制、基于信誉值的激励机制和基于报酬支付的激励机制，而基于报酬支付的激励机制又可划分为以平台为中心的模式和以用户为中心的模式。以平台为中心的模式是指平台给出报价，用户自行决定是否参与感知任务，分为基于时间的报酬支付、基于贡献值的报酬支付和基于数据质量的报酬支付，一般采用斯塔克伯格博弈（Stackelberg game）建模；以用户为中心的模式是指用户决定报价，由平台决定是否接受该价格，并挑选合适价格用户完成感知任务，分为离线和在线两种场景下的激励机制，一般采用反向拍卖（Reverse auction）建模，需要保证诚实性、个体理性和计算有效性。
7 数据推断 和 感知区域选择 两个方向的研究比较欠缺，笔者只看到了一两篇关于此方面研究的文章，论文作者采用压缩感知来设计数据推断算法，而对于感知区域选择则使用机器学习理论中的强化学习算法。
群智感知理论仅用上文这小小的篇幅无疑是讲不完的，这终归只是冰山一角，因此之后笔者会慢慢地将这个理论进行完善，感谢支持！
参考文献：
[1]王凯 基于差分隐私的群智感知数据保护方法研究[D]南京邮电大学,2020
[2]刘媛妮,李垚焬,李慧聪,李万林,张建辉,赵国锋基于拍卖模型的移动群智感知网络激励机制[J]通信学报,2019,40(07):208-222
[3]王静 基于强化学习的群智感知激励机制研究[D]中国科学技术大学,2021
[4]杜扬 面向群智感知的数据收集与数据筛选技术研究[D]中国科学技术大学,2020
[5]胡佳慧 面向群智感知系统的个性化隐私保护研究[D]武汉大学,2019
[6]倪凯敏 面向群智感知系统的隐私保护增量真值发现算法研究[D]安徽大学,2020
[7]王鑫 面向任务需求的群智感知任务分配模型[D]哈尔滨师范大学,2021
[8]刘文彬 面向移动用户和时空数据的群智感知方法研究[D]吉林大学,2020
[9]杨光 群智感知中的激励机制设计[D]浙江大学,2020
[10]李梦茹 群智感知中基于区块链的安全激励机制研究[D]北方工业大学,2019
首先来了解一下物联网的一些内容，物联网顾名思义就是一些物质连接上了网络然后变得智能化，更好 *** 作，更方便的一项技术，这是字面意思的内容。
然后从官方角度来说呢就是通过指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
上面这个是比较准确的内容概述，然后这个专业主要是还是和计算机网络相关的，也就是行业属于it行业，首先你得学会编写一些程序语言，然后了解物联网的运动原理，然后才能进行联系道日常生活中的实物上进行物联网的完整使用。当然我们想要学习的物联网工程是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、软件开发等多方面知识，该专业的的学生需要学习包括计算机、信息与通信工程、物联网技术和应用等课程。
想要学习和使用物联网还是需要学习很多的技能的，这个是和我们的日常生活关系很大的一个计算机技术应用，物联网的使用技术主要有局域网技术，广域网技术，传输控制协议还有现在比较火的云计算技术，当然物联网的日常使用还是需要许多信息的采集，如声音，语言，面部识别等一些比较常用的技术，物联网的发展肯定会遍布到我们的日常中，但是这个技术的完美使用还需要更好的研究。
物联网的价值不仅仅在于它是一个可传感的网络,而必须是各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用。很大程度上,这是非常难的一步。目前,对物联网在教育中的研究与应用虽尚处于起步阶段,但笔者认为这一问题的探讨将给教育带来极大的变革。
(1)有利于建立全面和主动的教学管理体系。
在建立教学管理运行体系方面,利用现有物联网的核心技术:RFID技术的支持,有利于完善教学管理的组织系统、评价和考核系统,从而对教学的质量建立保障和监控体系。通过RFID标签和校园智能卡系统的结合,教师可利用物联网系统,对学生的学习情况进行自动的统计。例如:在分组实验教学中,可以对学生的出席和对应的实验器材建立联系,通过RFID系统建立实验室教学管理系统。院校各级教学管理部门也可利用RFID技术,对学生学习情况、到课情况进行分析,从而有利于学生工作部门有针对性地开展思想政治工作。同时还可以对学生在校园的行踪进行监控,设立校园安全控制区域,减少不必要的校园安全事故的发生;建立基于物联网的d性修学模式,利用物联网信息完整和可追述的特征,学生可以根据本人的兴趣特长,随时修改或完成某一课程的学习,随时选择某一心仪教师的教学,在需要考试时,随时连接到试题库系统并完成考试过程,从而真正实现学分制;建立双向的教学评价和考核系统,有利于实现学生和教师同行对每一次教学的实时评价,根据此评价,学生和教师双方都可以调整教学进度,改善学生的学习效果,提高教师的教学效率。
(2)有利于构建完全交互与智能的教研环境。
利用传感网络,可实现教学环境的实时信息反馈。目前,多数高校已经实施多媒体教学设施进课堂,利用物联网,可对课堂教学设备实现智能控制。例如:在教学楼里安装上万个传感器并用IPV6网络进行连接,可根据教室光线强弱自动调节教室光源和投影机的流明度;也可根据教室环境温湿度,通过红外感应设备自动控制教室空气的更换率;更可利用物联网识别技术,建立教师和对应授课教室的关联授权,智能控制教学仪器的使用等。这种方式的应用,已在部分研究机构中得以实现。
例如:在北京,西门子总部里面所有的灯光都是通过物联网智能控制的,员工在进入办公室后头顶上的灯自动打开,离开位置后头顶上的光源则自动关闭。如果外面的阳光太过强烈,窗帘则自动拉下,各个光源都是通过传感设备连接到电脑上,由电脑进行 *** 控。与此同时,笔者也认为,利用物联网构建的智能教学环境的应用应远不止于此。利用物联网信息完整与可靠传输特性,可实现教学环境的真正交互。例如:物联网的介入可以为实验教学提供一个安全的、共享的、智能化的实验教学环境。在教师的授课过程中,随时可以控制远在实验室中的教学仪器,通过网络视频设备,将实验过程与结果实时的显示在课堂教学中,学生也可实时控制远程设备,自行得到正确的实验结果。改变现行多媒体教学中,实验过程模拟化,实验效果非直观的弊病。
通过将大型科研设备纳入物联网,可有效改变目前教研资源不平衡问题,经过授权后的研究者可以在全球范围内控制该设备,科研过程数据也可以被实时采集并以适当的方式提供,最终实现教学科研的数字化、网络化与智能化。此方面的先例有TAMU和MIT近期实施的CSAIL计划,该计划是利用一群实验室机器人与嵌入在盆栽植物中的传感器的通信。机器人和传感器之间的交流可以允许每棵植物要求额外的水分和养分,并进行实时存储。成熟的西红柿被识别之后,机器人能准确地从植物上摘除。TAMU的研究人员可以利用MIT在物联网领域的研究优势,直接获取该研究成果数据。
此外,利用嵌入了传感芯片的教学设施,不但能够像多媒体设施一样,对教学中的结构化信息进行处理,也可对常规多媒体设施所不能处理的非结构化信息,诸如学生的思维、体会、情感、意志等进行整合,从而真正实现教学环境的智能和交互。
(3)有利于重构创新和开放的教学模式。
基于物联网教学环境下的教学模式相比于以往的各种教学模式,具有更加开放和创新的特征。可以依托物联网强大的物质和信息资源优势来建立基于物联网的科学探究模式。在该模式中,学习者可以最大限度地利用物联网资源,并在发掘物联网信息的同时促进高级思维能力的发展。例如:在虚拟社区的学习交互模型中,基于物联网的模式要比给予互联网的模式更能激发出学习者的深层思考,并产生交互。该模式更能引导学习者在每次知识建构、剖析、探讨和问题解决户进行反思、总结和提炼有价值的内容,并在物联网上与其他学习者共享。
同时,将先进的物联网技术与现代教学理念相结合,运用到科学教学活动中,也能够对协作和协同教学模式起到很好的支撑作用。传统的协作和协同教学模式标志着开放系统中大量亚系统之间相互作用的,整体的,集体的或合作的效应,能够很好地解决教学过程中的/导)学0关系。比较著名的有密歇根大学的跨学科协同教学模式。而基于物联网的跨学科协同教学模式,则可以很好地克服原有模式中的障碍。同时它的海量数据与多视角处理特征,也能够进一步激发学生主动进行只是融合的欲望,发展整合和协调多学科的能力。
(4)有利于拓展学习空间、培养学习者自主学习能力。
物联网能为学习者的常规学习、课后学习、区域合作学习提供支撑环境,拓展学习空间,有利于学习者的自主学习和满足个性化学习需要。学习者可以通过物联网,探究任何感兴趣的问题并及时地得到解决。例如:中国电信的全球眼技术,其实就是远程监控的物联网应用。与传感系统相结合,学习者就可以利用它完成诸如材料学、气象学、生物学等集成应用领域内的多种科学探究。同时,物联网的感知特性,也能够使教育者对学习者的学习过程进行有效管理。
物联网应用技术应该要学习课程：计算机应用基础、计算机组装调试技术、计算机网络英语、程序设计基础、网页设计基础、数字电路、微机原理与接口技术、计算机网络、物联网技术基础、信息安全技术等;
核心课程：计算机网络技术、路由与交换技术、移动通信技术、无线传感器技术、嵌入式技术、智能家居技术、入侵检测与防御技术、网络数据库、Linux *** 作系统、Windows Server *** 作系统等;
拓展课程：智能蔬菜大棚技术、信息安全法规、应用文写作、网络营销、数据恢复技术、语音网络技术、无线网络技术、Ipv6技术等。
物联网最为明显的特征是网络智慧化，通过信息化的手段实现物物相连，提高不同行业的自动化管理水平，减少人为干预，从而极大程度地提升效率，同时降低人工带来的不稳定性。因此，物联网在许多行业应用中将发挥巨大的潜力。
例如未来通过感应设备将电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等数据信息化，并通过网络传输方式实现信息的采集及管理，将物联网与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。
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