生活中常见的物联网技术有哪些？

一、物流行业
1、仓库储存：通常采用物联网仓库管理信息系统，完成收货入库、盘点调拨、拣货出库以及整个系统的数据查询、备份、统计、报表生产及报表管理等任务。
2、运输监测：实时监测货物运输中的车辆行驶情况以及货物运输情况，包括货物位置、状态环境以及车辆的油耗、油量、车速及刹车次数等驾驶行为。
3、智能快递柜：将云计算和物联网等技术结合，实现快件存取和后台中心数据处理，通过实时采集、监测货物收发等数据。
二、交通运输环境
1、智能公交车：结合公交车辆的运行特点， 建设公交智能调度系统， 对线路、车辆进行规划调度， 实现智能排班。
2、共享单车：运用带有GPS模块的智能锁， 通过APP相连，实现精准定位、实时掌控车辆状态等。
3、汽车联网：利用先进的传感器及控制技术等实现自动驾驶或智能驾驶，实时监控车辆运行状态，降低交通事故发生率。
4、智慧停车：通过安装地磁感应，连接进入停车场的智能手机，实现停车自动导航、在线查询车位等功能。
5、智能红绿灯：依据车流量，行人及天气等情况，动态调控灯信号，来控制车流，提高道路承载力。
6、汽车电子标识：采用RFID技术，实现对车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集等功能。
7、充电桩：通过物联网设备，实现充电桩定位、充放电控制、状态监测及统一管理等功能。
8、高速无感收费：通过摄像头识别车牌信息，根据路径信息进行收费，提高通行效率、缩短车辆等候时间等。

1、无线传感器网络的节点一般采用电池供电，节省能量是网络设计主要考虑的问题之一，拓扑控制的一个重要目标就是在保证网络连通性和覆盖庋的情况下，尽量合理高效的使用网络能量，延长整个网络的生存时间。
2、无线传感器网络中节点通常密集部署，在某些范围内节点密度可能极高，如果每个节点都以大功率进行通信，会加剧节点之间的干扰，造成网络通信冲突，降低通信效率，导致通信等待、数据重传等重复 *** 作，造成节点能量的浪费，若节点发射功率过小，又会导致网络的割裂，影响网络的连通性。
3、在无线传感器网络中，只有活动的节点才能够进行数据转发，而拓扑控制可以确定由哪些节点作为转发节点，同时确定节点之间的邻居关系。
4、无线传感器网络中的数据融合指传感器节点将采集的数据发送给骨干节点，骨干节点进行数据融合，并把融合结果发送给数据收集节点，而骨干节点的选择是拓扑控制的一项重要内容。
5、传感器节点可能部署在恶劣环境中，在军事应用中甚至部署在敌方区域中，所以很容易受到破坏而失效，这就要求网络拓扑结构具有鲁棒性以适应这种情况。

所有智能化技术的核心都是设备间的网络互联，而这正是我们耳熟能详的物联网(IoT)。据预测，到2020年，将有500亿个“事物”实现互相通信或是通过互联网进行沟通。面对如此迅速的普及和发展，一些新的挑战也随之而来：如何才能使物联网易于使用并且具有较高的性价比和效率呢？对此，德州仪器(TI)众多物联网专家经过深入交流，指出了物联网发展所面临的六大主要挑战，并给出了解决这些挑战的关键，尤其强调了针对消费类、工业和汽车领域的物联网应用。
挑战一：低功耗是重中之重
物联网从一个利基市场(小众市场)不断发展成为一个几乎将我们生活各个方面都连接在一起的庞大网络，面对如此广泛的应用，功耗是至关重要的。在物联网领域中，许多联网器件都是配备有采集数据节点的微控制器(MCU)、传感器、无线设备和制动器。在通常情况下，这些节点将由电池供电运行，或者根本就没有电池，而是通过能量采集来获得电能。特别是在工业装置中，这些节点往往被放置在很难接近或者无法接近的区域。这意味着它们必须在单个纽扣电池供电的情况下实现长达数年的运作和数据传输。
“电池的安装、养护和维修不仅难度很高，同时也会带来高昂的开销。而在某些车间或厂房内，这些 *** 作甚至非常危险。”关注无线和低功耗充电领域的Harsha表示，“我们的目标就是让用户在器件的使用寿命内无需更换电池。”基于此，Harsha和他的团队正在研究尽可能延长微型电池供电时间的方法。例如，借助太阳能来供电，无论是室内或是户外光源，即使是只从光源中采集很少的能量，其影响也是巨大的。同时，通过工厂中某一物件的内外环境温差，也能够实现能量的采集，例如温度高于外部空气的高温液体管道。此外，在工业装置中，车间内机器所产生的振动也能被用于能量采集。通过住所内来自WiFi的无线电波，也可以为支持物联网节点的电池生成一个小电荷。
以上种种方法的目标是将电池的使用寿命延长10%或20%。虽然消费类电子元器件更新换代的速度越来越快，但是工业应用中的物联网技术可以持续很长的时间。通过使用能量采集来延长电池的使用寿命，一块电池可以持续供电20年到30年，直到所有的节点需要更换。在某些情况下，由于能量采集的使用，这些节点甚至可以实现无电池运行。
挑战二：感测必不可少
如果没有感测，那么物联网也将不复存在。传感器、微型器件和节点是构成整个物联网系统的基石，它们能够测量、生成数据并将数据发送给其他节点或云端设备。无论是感测住宅的房门是否关闭，还是汽车的机油是否需要更换，抑或是生产线上的某个设备会不会出现故障，传感器采集到的数据都是关键信息。
“感测在需要作出决策的时候便会发挥作用，这一过程不一定需要人工干预。”专注电流感测领域的Jason表示，“如果传送带正在传输某个物体，传感器能够帮助确定这个物体是什么、重量为多少以及传送带是否过热等。例如，分析电机内的电流能够让人们了解电机的健康状况、是不是出现了故障。这些都是在进行工厂控制时需要了解的内容，而传感器使这一切变为可能。当提供实时数据时，这些重要数据的结合将影响到方方面面。”
因为传感器采集了海量的数据，特别是在工业物联网(IIoT)中更是如此，所以传感器软件的创新与传感器硬件的创新同样重要。当获得了海量的信息时，如何确定信息是不是过多？如何判定所掌握的数据是不是有用？其中极为重要的一环就是算法。一旦有了合适的算法并且得以充分利用，它们将改变制造业。工厂会变得越来越小，效率却越来越高。
挑战三：连通性选择由繁化简至关重要
一旦传感器数据被低功耗节点采集，这些数据必须被传送到某个地方。在大多数情况下，它会被传送至一个网关，这是物联网系统中互联网与云或其他节点之间的中间点。目前，根据独特的使用情况和不同的需求，我们可以选择多种有线或无线的方式来连接设备。各项不同连通性标准和技术都有其特殊的价值与用途，不过将WiFi、Bluetooth、Sub-1 GHz和以太网中的所有这些标准都整合起来却是一项巨大的工程。鉴于产品的多样性以及需要将连通性添加到很多标准与技术并不相同且大多数此前并不具备互联网连通性的产品中，这就需要采用复杂的技术，并使其变得更加简单。
挑战四：管理云端连通性是关键
一旦数据通过一个网关，它在大多数情况下会直接进入云端。在这里，数据被分析、检查，然后付诸实施。物联网的价值源自云端服务上运行的数据。正如连通性一样，云端服务的选择也有很多，这也是物联网发展中另一个复杂点。
“目前，云端供应商的种类繁多，数量也不尽相同，并且没有针对云端设备连接和管理方式的标准。”专注物联网市场发展领域的Gil表示。为了满足那些使用多个云端服务的用户的需求，必须开发物联网云端生态系统，提供集成的TI技术解决方案。可喜的是，由于云端技术已经实现了良好的成本效益，物联网目前正以极快的步伐飞速发展。不过，为了实现物联网的进一步增长，在复杂度简化方面还有很多工作要做。
挑战五：安全性是广泛采用的关键
整个系统的安全性是制约物联网被广泛采用的最大障碍之一。随着越来越多的设备变得“智能化”，越来越多的潜在安全性漏洞将出现。这需要业界研究构建先进的硬件安全机制，同时将安全机制成本和功耗保持在较低的水平上。这需要相关厂商在集成安全协议和安全性软件方面投入大量的人力物力，努力减少把高级安全性功能添加到物联网产品中所遇到的障碍，以确保在保障安全性方面降低门槛。
挑战六：为经验不足的开发人员提供简易物联网解决方案
虽然物联网技术曾经主要由技术公司使用，但是从目前来看甚至在未来一段时间里，物联网技术将在有着一定技术背景限制的行业中被广泛应用。以一个生产龙头公司为例。直到目前，由于没有任何需求，电气工程师也许从未在龙头制造公司工作过。但是如果这家公司打算生产接入互联网的花洒，那么其在人力和时间方面的投入将是巨大的。因此，物联网技术必须能够轻松地添加到其现有和未来的产品中，而无须网络和安全工程师参与其中。这些公司不需要像一家互联网技术公司那样，在技术学习方面投入，他们现在可以从相关企业获得现成可用的技术。对于相关技术公司来说，如何为这些经验不足的开发人员提供简易且立即见效的物联网解决方案，既是挑战更是机遇。
由于我们生活中越来越多的事物正在与网络建立互联，并且随着物联网应用的不断普及与拓展，还有大量的工作需要去完成。以物联网为代表的信息化应用是对我们未来方方面面高品质生活的巨大展望，包括我们的住所、汽车和高效工厂内的用户便利性与生活方式等，而这一切将最终使我们的世界变得更加美好。

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面昌平电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

题主是教育工作者吧？提供以下内容供参考：

大数据技术需要用到的自然科学与工程技术类基础课程包括：

统计学

数学

线性代数

概率论

数据结构

算法

计算机网络

数据库

计算机科学基础

物联网技术需要用到的自然科学与工程技术类基础课程包括：

电子学

通信原理

电路

传感器技术

网络技术

电子控制

控制系统

智能传感器网络

计算机网络

人工智能技术需要用到的自然科学与工程技术类基础课程包括：

统计学

数学

线性代数

概率论

算法

计算机科学基础

模式识别

机器学习

深度学习

自然语言处理

计算机视觉

这些基础课程可能会因具体的学校和专业的不同而有所不同。

安全监理体系作为信息工程中必不可少的组成部分，在信息工程安全监理体系中，物联网技术作为其核心所在，其在信息工程安全监理中进行应用，有效的实现了监理领域覆盖范围广、监测指标多及连续性等目标，主要是通过对特定物品、生产和重要设备等进行安全监管，而且能够及时将风险和安全问题通知业主，实现信息工程中安全隐患的可 *** 作性。
近年来在互联网快速发展下，有效的带动了物联网技术的发展，将物联网技术在信息工程安全监理中进行应用，其通过构建一个有效的信息工程安全监理架构，及时发现信息工程中存在的安全隐患，确保信息工程的顺利进行。在物联网技术应用过程中还存在着安全问题，因此将其在信息工程安全监理中进行应用时，还需要解决这些问题，从而有效的保证信息的安全性。
1物联网技术在信息工程安全监理的应用
11物联网技术的实际应用
在信息工程安全监理系统中，物联网发挥着非常重要的作用，其作为系统的核心所在，主要是依托于网络平台，利用统一的物品编码手段、射频识别处理技术和无线通信手段等，可以对广阔范畴内的各类单件产品进行追溯和跟踪。将其在信息工程安全监理中进行应用时，主要是通过对各处应用设施器具设置epc标志，并采用无线射频手段，实现对工程各个阶段的信息在网络系统中进行传输发布，监理人员依据EPC标签即能够获取到产品各阶段包含的信息，从而对生产流程中的不安全因素进行判断。
即这其中通过利用射频识别技术来全面采集有用的信息数据，并对其进行分析和汇总，运用移动计算手段来数据库系统来实现对信息工程安全进行监管。近年来物联网技术在多个领域进行广泛应用，但在具体应有过程中安全性一直是人们关注的重点。在传统的安全监理系统中由于物联网的某些系统无法直接引入相关信息，因此信息加密方法得以产生。在具体提升信息安全监理过程中，设置密钥管理时要做好节点设备和规划工作，实现对无线感知网络系统的综合应用，构建密钥箱，形成密钥环，应用专用的密钥来解锁每一个节点，从而更好的体现出信息和安全性。
12数据融合
数据融合作为物联网系统中一个重要的科学模式，而且在实际应用过程中具有较强的感知及交互能力。当节点受到破坏时，则会造成融合节点无法对正常信息及恶意数据进行分辨，因此在物联网数据融合过程中需要对信息安全应用问题进行分析，并制定具体的融合管理办法，加强对数据信息的验证，这样即使节点受到破坏，用户也能够分辨出正常信息和恶意信息。同时还要进一步对物联网信息存储机制进行完善，这样就可以通过可信定位，从而使节点能够获取到正确的位置信息，提高物联网感知信息的安全水平，全面提升信息工程安全监理质量。
13路由定位协议设置
由于在节点位置存在许多具有较强隐私性的信息，因此需要有效的提升其安全性能，因此在物联网系统中需要应用到科学的安全机制，实现对信息的全面监测和保护，并对重要的信息和数据进行及时处理和分析。这就需要在实际工作中要应用到路由定位协议，从而使节点能够准确对信息的真实位置进行确定，并降低由此而产生的不利影响。而且通过设置路由定位协议，能够使信息交互和感知更具高效性，全面提升信息工程的可靠性，并构筑出一个稳定的系统环境，进一步促进系统的完善。
2物联网技术在信息工程安全监理中应用的技术问题
21信息加密技术
在信息工程安全监理物联网系统中，由于网络和节点数量有限，如果单纯的采用普通的安全监理方法则会存在数据无法引入物联网系统的现象，因此在实际处理中，通常会采用信息加密、安全路由协议、数据融合和管理存取等手段，进一步优化信息工程安全监理物联网技术水平。在具体应用信息加密技术过程中，要对密匙进行有效保管，并对全局方案进行预制，并设计多元化的密匙管理措施。通常情况下会采用预分布工作方案，密匙箱在脱机的环境下生成，而且各个节点随机分配到密匙环。通过合理规划，使每一个节点都与相应的密匙对应，从而形成的一个安全通道。另外，还需要将安全路由协议设置在无线感知网络及物联网系统中，这样当网络攻击并设置了恶意节点，可以利用冗余路由网络协议的方式来应对恶意节点攻击，以此来全面提升物联网系统的安全性和可靠性。
22数据融合技术
数据融合技术是物联网系统感知信息和交互信息的一种科学模式，如果有节点受到病毒的俘获，便会生成一些节点令到系统不能够正确的辨别信息是正常的还是带有恶意攻击性的，特别是对融合节点的攻击性更大，它不但会对下游节点数据产生破坏性，还会对传输到汇聚节点的数据信息产生不良的影响作用。因此，在信息工程安全监理物联网技术应用过程中，需要有效的对数据融合技术进行掌握，在数据融合过程中要对信息的安全应用情况进行全面衡量，并采用随机抽样并对相互之间的信息进行验证处理，从而有效的提升用户在节点上的捕获水平，对萍聚在节点信息的可靠性和安全性进行辨别。
23采用定位协议技术做好信息储存管理
如果一些节点内出现了隐私内容的暴露，监测目标的可靠安全性将会受到不良的影响，所以在设计构造物联网系统的时候要采用合理保护机制，做好信息储存管理、优化全面管控的处理。一般采用的是具体的定位协议技术，保证信息节点能够精准的获取到实际的位置信息，避免由于定位不准确而产生的不良影响，从而确保物联网系统交互能力和感知数据信息的整体安全性，促使系统环境的全面优化。因此，必须充分考虑物联网融合过程中的信息安全，要求融合节点须具有分辨数据有效性的机制和措施。
在信息工程安全监理工作中，物联网技术的应用可以有效的提高安全监理工作的效率，实现以信息工程具体实施进程的全面掌握，实时对整体工程质量进行监测，及时发现信息工程实施过程中存在的安全隐患，从而为信息工程的顺利开展奠定良好的基础。因此在实际物联网技术应用过程中，需要针对其具体应用进行分析，并对信息工程安全监理中物联网技术的安全问题进行深入分析，以便于能够制定出科学、高效的应对策略，全面提高信息工程安全监理的质量，确保物联网系统具有较好的可靠性和安全性。
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