我们正处于第五轮媒体技术的快速发展期，即将伴随5G革命进入物联网媒体时代。文化媒体是典型的供给驱动型行业，技术进步将驱动 娱乐 内容升级，5G将带来从渠道到终端与媒体应用到应用场景的变化和机会，其中广电、智能大屏和云 游戏 是较先受益的领域。
政策催化+5G牌照或使广电成为 2019年传媒行业最大的主题性机会。1、政策层面高度重视主流媒体的建设，广电系统是主流舆论和主流价值传播的主渠道和主阵地，其整合发展、转型升级得到了中宣部、深改委的推动，政策对于广电系统的倾斜与扶持将长期催化板块机会。2、5G与超高清视频技术将驱动广电产业转型升级，提升广电系统竞争力与经营效率。
工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台已印发《超高清视频产业发展行动计划（2019-2022年）》；《计划》提出按照“4K行、兼顾8K”的总体技术路线，大力推进超高清视频产业发展和相关领域的应用。2022年，我国超高清视频产业总体规模超过4万亿元，4K产业生态体系基本完善，8K关键技术产品研发和产业化取得突破，形成一批具有国际竞争力的企业。超高清视频内容资源极大丰富（电视内容制作），网络承载能力显著提高（三大运营商、广电），制播、传输和监管系统建设协同推进，产业发展支撑体系基本健全，形成技术、产品、服务和应用协调发展的良好格局。
5G媒体终端+场景：智能大屏流量入口价值有望重估
大屏端IPTV、OTT已跨过追求用户规模增长的10时代进入精细运营的20时代；用户增值服务及广告市场开启IPTV、OTT从1到10的新成长。IPTV、OTT具备双向互动的特性，能够实现用户观看数据的回流，使得基于大数据的精细化运营成为可能，增值服务收入有望随之提高。一是目前领先的IPTV平台方如东方明珠、华数传媒等均形成了通过大数据分析形成用户画像并精准推送内容的能力；二是增值服务收入=活跃用户数x付费率xARPU；根据勾正数据调研，精准推荐能够提高用户活跃度、付费率和ARPU，使得增值服务收入全面提升。
4K超高清对于观看体验有质的提升，得益于IPTV的专网传输+QoS 控制+大屏体验优势，超高清视频大概率将在IPTV上率先应用与普及，成为广电大屏与互联网视频平台竞争的核心产品。
大屏在5G物联网时代，是重要的家庭场景入口和媒体中心；大屏将受益于超高清机遇并围绕家庭场景提供如教育、 游戏 电竞及医疗等垂直细分内容服务，其媒介及流量入口价值有望迎来重估。
5G内容应用：网络带宽及延迟限制被打破，云 游戏 迎来产业化机会
5G超大带宽、超低时延的特性使得云 游戏 在移动端的普及成为可能。中国即将成为5G最大市场，GSMA预测中国到2025年将拥有大约4亿3千万连接，网络渗透率将达到30％左右。5G技术相对于4G具有实质性的提高，能够满足在多种终端下的云 游戏 传输需求，云 游戏 有望迎来高速发展的黄金期。
云 游戏 技术能够降低玩家的硬件投入门槛，使得更多潜在受众有机会尝试 游戏 大作，在扩大受众的同时有望实现“玩家省钱+厂商增收”的双赢。云 游戏 由于在云端完成大量渲染工作技术，可以降低玩家的硬件投入成本，从而拓宽 游戏 的潜在受众面。主机和PC端 游戏 由于玩家群体较少导致 游戏 价格相对较高，如果云 游戏 的玩家导流效应成为现实， 游戏 厂家有望在降低 游戏 价格的情况下实现营收和利润的增长。云 游戏 的到来将会实现主机 游戏 、端游、手游和页游玩家的全面互通， 游戏 不再有向下硬件兼容的要求，扩大了 游戏 公司的潜在用户群。云 游戏 平台的服务对象包含全部细分 游戏 领域，全球 游戏 市场规模2021年将达到1740亿美元。
云 游戏 将带来 游戏 产业链各环节利益的重新划分，云服务商与 游戏 发行平台将直接受益于云 游戏 的发展。云服务商与 游戏 发行平台协同及融合已形成趋势，同时掌控云服务能力与分发能力的厂商有望获益。
投资建议：推荐广电、大屏与云 游戏
1、推荐在5G、超高清进行前瞻布局投入、积极与地方政府合作打造智慧广电应用的东方明珠、华数传媒、贵广网络。
3、云 游戏 领域，推荐 游戏 与云计算龙头、发布云 游戏 平台“腾讯即玩”的腾讯控股，以及网吧管理系统国内排名第一、网吧云服务逐步落地的顺网 科技 。
风险分析。广电整合进度不及预期、云 游戏 产业化不及预期、5G 整体建设进度不及预期、知识产权被侵犯风险、产品开发与创新能力降低风险、作品审查风险等。
重点公司介绍
东方明珠（600637）
打造智慧“OPG云”
东方明珠是SMG旗下唯一上市平台，拥有国内领先的多渠道视频集成与分发平台及丰富的文化 娱乐 、消费资源。重点打造“OPG云”，是中国最大的全渠道融合媒体平台。1、“云化”大幅提高公司在4K领域的能力，且显著降低成本；媒资系统已具备每周15部4K内容的生产能力；2、助力运营升级：OPG云实现业务数据全面汇集、智能应用、精细运营：视频内容标签定义覆盖5万部影视剧与84万主创人员，平均每个节目50+标签；自建IPTV用户标签195个，群体画像5大类；3、实现精准推荐与精准营销：百视通“千人千面”，CTR 提升6倍，推荐内容人均浏览次数提升19倍。
芒果超媒（300413）
“会员付费+广告”双轮驱动
优质内容为基“广告+会员”双轮驱动逻辑不断被经营数据验证。根据测算 ,2018年全年会员付费收入达826亿元（YoY +114％），年底付费会员数达1331万人；全年广告收入2438亿元（YoY +81％），投放广告品牌数324个，单品牌广告投放金额平均为 752万元，均为 历史 最好成绩。
优质综艺保持市场竞争力：根据艺恩播映指数，2019年第一季度电视综艺前五中芒果 TV播放4档，《歌手》《我家那闺女》《声临其境》《最强大脑》分占1、3、4、5名；网综前五中芒果TV播放2档，《妻子的浪漫旅行》《哈哈农夫》分占2、3名。
本文源自财富动力网
更多精彩资讯，请来金融界网站(>物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，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。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
关键词：物联网(IOT)；射频识别(RFID)；网络应用；关键技术
中图分类号：TP3934 文献标识码：A 文章编号：2095-1302(2012)08-0078-03
Features and application of Internet of Things
MA Yin
(Jiangsu College of Information Technology, Wuxi 214153, China)
Abstract: A comprehensive analysis of Internet of Things (IOT) is made The origin and basic concepts of IOT is presented firstly The current research on IOT at homeland and abroad and application of IOT are introduced secondly The key techniques of IOT such as the architecture, perception and terminal technology, security of IOT and intelligence are discussed in detail Combined with the development and current industry situation, the suggestions about IOT application and technical improvement are made finally
Keywords: Internet of Things (IOT); Radio Frequency Identification (RFID); Internet application; key technique
0 引 言
随着信息技术的发展，智能化管理与服务也得到快速发展，物联网正是在这样的条件下发展起来的新兴产业。物联网是以感知为核心的物物互联的综合信息系统，其发展将促进传统生产、生活方式向着现代智能化的方式转变，可大大提高生产力和社会运行效率，提升人们的生活质量。物联网是继计算机、互联网之后，世界信息产业的第3次革命。
早在1995年，比尔·盖茨在《未来之路》中就已经提及物物互联的概念，但受限于当时无线网络、硬件及传感设备的发展情况而未引起重视。1998年，美国麻省理工学院(MIT)创造性地提出了当时被称为EPC系统的物联网构想。1999年，在建立物品编码、RFID技术和物联网的基础上，美国Auto-ID中心首先提出“万物皆可通过网络互联”，从此阐明了物联网的基本含义[1]。
物联网的基本思想产生于上世纪末，但近年来，随着信息技术的发展，物联网才真正引起人们的关注。2005年，在信息社会世界峰会(WSIS)上，国际电信联盟(ITU)发布了《ITU互联网报告2005：物联网》[2]。《报告》指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来临：通过一些关键技术，用互联网将世界上的物体都连接在一起，使世界万物都可以上网，世界上所有物体都可以通过互联网主动进行信息交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术和机器人技术等将得到更加广泛的应用。欧洲智能系统集成技术平台(EPOSS)于2008年在《物联网2020》[3]报告中分析预测了未来物联网的发展主要经历四个阶段：2010年之前广泛应用于物流、零售和制药等领域；2010—2015年实现物与物之间的互联；2015—2020年进入半智能化阶段；2020年之后实现全智能化。目前，物联网的产业发展和应用正在由第一阶段向第二阶段过渡期，物物互联的应用范围不断扩大。RFID 在欧美国家已具有成熟的产业链，这些国家主要将RFID 技术应用于交通、车辆管理、身份识别、生产线自动化控制、仓储管理及物资跟踪等领域。我国目前的物联网虽然只有小规模应用，但物联网的战略性新兴产业地位已经明确。
1 物联网关键技术及特点
物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息载体，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。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化的重要特征。物联网是一种复杂多样的综合网络系统，根据信息生成、传输、处理和应用过程，可以把物联网分为感知识别层、网络构建层、管理服务层和综合应用层。
11 感知识别层
感知识别层由大量具有感知和识别功能的设备组成，可以部署于世界任何地方、任何环境之中，被感知和识别的对象也不受限制。感知识别技术是物联网的核心技术，是联系物理世界和信息世界的纽带，主要作用是感知和识别物体，采集并捕获信息。关键技术不仅包括射频识别技术、无线传感器等信息自动生成设备，也包括各种智能电子产品用来人工信息生成，主要是感知和识别设备的功耗、物体标签信息的浓缩和写入、物体信息代码的分类匹配等。近年来，各类可联网的电子产品层出不穷，智能手机、个人数字助理(PDA)、多媒体播放器、上网本、笔记本、平板电脑等迅速普及，人们可以随时随地接入互联网，分享信息。信息生成方式的多样化是物联网区别于其他网络的重要特征。
12 网络构建层
网络构建层主要是将感知识别层数据接入互联网。互联网及下一代互联网(包含IPv6技术)是物联网的核心网络。
各种无线网络可提供随时随地的网络接入服务。各种不同类型的无线网络合力提供便捷的网络接入，是实现物物互联的重要基础设施。无线个域网包括蓝牙技术(802151标准)、ZigBee技术(802154标准)，无线局域网包括现在广为流行的Wi-Fi技术(80211标准)，无线城域网包括现有的WiMAX技术(80216标准)，无线广域网包括现有移动通信网络及其演进技术(3G、4G通信技术)。一、从“信息高速公路”到“物联网”
1993年，美国政府宣布实施一项新的高科技计划——“国家信息基础设施”，旨在以因特网为雏形，兴建信息时代的高速公路——“信息高速公路”，使所有的美国人方便地共享海量的信息资源。这一计划的提出，导致美国信息产业高速发展，进入了以网络经济为主导的新经济时代，创造了巨大的经济效益和社会效益。如今面对来势凶猛的金融危机，美国的经济社会发展面临着前所未有的挑战，亟需一个全新的经济增长点拉动经济走出低谷并再次迎接长时间的繁荣。由此，物联网战略——“智慧的地球”应运而生。
2008年的时候IBM提出了智慧地球的计划，该计划的核心就是物联网。物联网具备极其广泛的行业覆盖度以及影响力。物联网的发展不仅能促进新兴信息技术产业的发展，而且还能带动诸如智能能源、智能运输、智能医疗等诸多传统行业的发展。将物联网技术引入家庭生活，还能带来智能家居。由于物联网能够全面改善居民生活水平，提高整个经济社会的运转效率，因此物联网的发展被称为是继计算机、互联网之后，世界信息产业发展的第三次浪潮。
今天，“智慧地球”战略被美国人认为与当年的“信息高速公路”有许多相似之处，同样被他们认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。该战略能否掀起如当年互联网革命一样的科技和经济浪潮，为世界所瞩目。
二、“智慧城市”的研究现状
智慧城市的概念
·数字城市与物理城市
数字城市存在于网络空间（cyber space）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再现（Li Deren&Yao Yuan&Shao Zhenfeng&et al,2014）
·智慧城市定义
图“智慧城市”研究的相关知识点
智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的 传感网 将它与现实城市关联起来，将 海量数据 存储、计算、分析和决策交由 云计算 平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行 自动化的控制 。（Li Deren&Shan Jie&Shao Zhenfeng et al,2013）
即， 智慧城市＝物联网＋大数据＋云计算 。
（李德仁,姚远,邵振峰，2014）
智慧城市的建设历程
图国内外智慧城市建设历程
（王广斌,张雷,刘洪磊，2013）
三、物联网在智慧城市中的行业应用
1在民生领域中的应用。民生大数据包括有人口、环境、交通、健康、经济等数据。
2在市场监管领域的应用。可以挖掘技术来分析不同变化的市场数据，以便于相关部门及时的对市场变化做出相应的反应，提高对于未来实践的准确预警度，实时进行监管。
3在政府服务领域的应用。可以共享帮助政府的各个部门间或政府与市民间形成信息共享。
4在基础设施领域的应用。可以更加方便对交通和电力等设施进行数据的采集和分析，能够更加完善的促进城市基础设施建设。
“民生”一直以来都是全球物联网市场与中国本土发展最重要的切入点。居家养老、科技农业、食品追溯、车联网等一批围绕民生开展的应用正日趋成熟。
例：
1 比如一个产品“伴”系统。通过一个传感器、一块大垫子，就可以监控家中老人的身体状况，并作出判断是否需要通知子女或社区医生。通过垫在床脚处的传感器，远程监控中心可以发现老人生理数据上的异动，如心跳、血压发生大的变化，则在远端预警。服务中心可就此发出指令，或联系子女，或联系街道以提供帮助。而另一块铺在地上的大垫子则能察觉老人是否跌倒。通过跌倒在地上的姿势、卧地时间长度等数据，可以判断是不是出了意外。这一套系统已在上海一些社区试点。
2 近年来，从毒豇豆、地沟油、瘦肉精，到漂白蘑菇、化学火锅……面对频发的食品安全事件，不禁想问，吃什么才是安全的？企业物该如何重拾消费者信任？联网技术可以作为一个全面管控体系，可以从源头上把控风险。
比如餐厨垃圾中的油脂排放到采用物联网技术的专用油桶中，通过互联网自动将油脂数量、时间、地点等信息上传至监管系统，运输车辆采用GPS跟踪路径，轨迹信息同样上传至监管系统……通过大数据技术，当发现GPS轨迹信息、油桶身份信息等数据异常时，系统会及时提醒监管部门处理。
3 美国调研公司曾调查超过600名来自教育和IT行业的领袖，其中将近一半的人相信，在未来两年内，物联网技术将会改变学生们在校园的学习方式。
具体看，智慧校园是把感应器嵌入和装备到食堂、教室、图书馆、供水系统、实验室等各种物体中，并且被普遍连接，形成“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现教学、生活与校园资源和系统的整合。
比如流媒体视频课程和数据分析可以帮助教师跟踪学生的学习情况，根据他们的能力水平定制教学内容，以及预测学生的执行情况。
4 物联网技术在医疗领域的应用潜能同样巨大。普遍认为，未来20年内将迎来人工智能诊疗的时代。
例如儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳，然后将这些数据与历史数据相结合。基于这些分析，系统可以在婴儿表现出任何明显的症状之前就检测到感染，这使得医生可以早期干预和治疗。
远程医疗监护也在兴起。利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。可以减少患者进医院和诊所的次数。
四、物联网中大数据的价值与痛点
物联网简单来说，其实就是利用互联网把现实中的所有物品利用传感器连接起来，在这个基础上会产生大量的数据。而如何从这些数据中挖掘出有用的信息，充分利用这份资源，才是最具难度和价值的。
比如监测老年人身体健康的数据，除了应用于通知子女和社区医生，还可提供给医疗机构、养老机构等。甚至可以运用这份数据，针对每位老人制定相应的养老计划。
监测食品安全的数据也是如此。除了提供给政府方便监管以外，还可以提供给餐饮机构。将后厨的信息、食材履历、厨余去向等信息在互联网平台展示，让消费者通过互联网随时走进企业。一份数据，可以同时起到监控、管理、宣传三大功能。
数据的价值是强大的。SNS霸主Facebook就将他拥有的海量用户数据玩的非常漂亮。Facebook可以知道你什么时候跟别人约会，什么时候分手。就在今年情人节后第三天，Facebook通过其开发博客公布了其数据研究部门科学家团队的一项发现，即利用Facebook网站的统计数据，可以判断发帖的用户是否、何时擦出了爱的火花。
活跃用户规模已达到27亿的Facebook掌握了数以亿计的用户信息。使用一定的模型，可以从这些数据中挖掘出无限有趣的信息。比如新的感情开始时人们最喜欢的音乐、最喜欢的商品等等。
随着物联网技术的不断进化，智慧城市的不断快速发展，各种大数据也在不断被人们所发现，并应用实际中。所以需要同步发展的是数据挖据、决策分析的能力。将大数据转化为数据资产，将智慧城市建设成智能化、互联化的城市。
网络流量建模有着广泛的应用。在本文中，我们提出了网络传输点过程(NTPP)，这是一种 概率深层机制 ，它可以模拟网络中主机的流量特性，并有效地预测网络流量模式，如负载峰值。现有的随机模型依赖于网络流量本质上的自相似性，因此无法解释流量异常现象。这些异常现象，如短期流量爆发，在某些现代流量条件下非常普遍，例如数据中心流量，从而反驳了自相似性的假设。我们的模型对这种异常具有鲁棒性，因为它使用时间点流程模型有效地利用了突发网络流量的自激特性。
在从网络防御演习(CDX)、网站访问日志、数据中心流量和P2P流量等领域收集的7个不同的数据集上，NTPP在根据几个基线预测网络流量特性(从预测网络流量到检测流量峰值)方面提供了显著的性能提升。我们还演示了我们的模型在缓存场景中的一个应用程序，表明可以使用它来有效地降低缓存丢失率。
对新型网络应用和系统的需求日益增长， 使得网络流量行为更加复杂和不可预测 。例如，在数据中心网络中，流量微爆发源于应用程序[1]的突然流行，而在副本[2]间的信息同步过程中产生的大象流会在骨干网络上造成临时的负载不均衡。另一方面，由于不同的终端用户活动模式[3]，诸如多媒体流媒体和视频会议等流量密集型应用导致了蜂窝网络和移动网络上的巨大流量差异。这种流量差异影响最终用户应用程序[4]的体验质量(QoE)。此外，随着基于Internet小型计算机系统接口(iSCSI)的分布式存储[5]和物联网(IoT)应用[6]的大规模地理分布式云存储同步的迅速普及，网络流量变异性成倍增加。各种安全攻击，如分布式拒绝服务攻击(DDoS)，加剧了流量模式预测[7]的假阴性问题。
由于应用范围的多样化，短期和长期的流量爆发在各种类型的网络中都很常见；因此，研究人员探索了不同的 基于突发周期性假设 的流量突发预测技术，如 流量矩阵[8]的部分可预测性 、 张量补全方法 [9]等。然而，最近网络流量的高度不均匀性 使这种流量突发周期性的假设失效，并导致了明显的流量差异和多重分形流量变化 ，这需要单独的检测工作。这种交通差异和多重分形的例子包括数据中心或或ISP骨干[11]网中流量的突发峰值(微突发)[10]、多媒体应用的流量(如视频流媒体)[12]、存储同步[13]、恶意或攻击流量(例如物联网设备中的DDoS攻击)[7]。因此，需要开发一个流量事件预测模型，该模型可以捕获诸如流量突发、突发峰值、主机带宽使用的意外跳变等流量差异和多重分形流量变化。
在这项工作中，我们旨在 将差异性和可变性检测集成到网络流量建模中 ，从而为高度异常的网络流量提供统一的模型。为此，我们按照单独的网络主机（例如数据中心服务器或终端用户设备）的传输特性来分解流量预测问题，在此我们着重于总网络带宽的份额每个主机使用的时间，称为给定时间的“优势”。为此，我们提出了网络传输点过程（NTPP），它是一种基于时间点过程机制的深度概率机制。 NTPP首先使用 循环标记时间点过程 （RMTPP）表征主机突发流量产生的事件[14]，该过程结合了主机的影响以根据可用带宽转发流量突发。此外，我们使用一组学习来对任意给定时间内对网络中不同主机进行排序的模板进行 排序 ，从而对不同主机之间的争用进行建模，其中主机的排序由其生成的通信量决定。这些模板提供了各种方法来评估一对主机的相对顺序，这些顺序是由它们的争用过程引起的。这些措施，连同底层的包传输过程，确保在整个时间窗口内主机之间的正确排序。为了了解传输动态以及排名的变化，我们将给定主机的观测传输时间的似然性最大化，并结合学习对模板进行排名的其他措施进行统一。这种额外的小工具使我们的模型能够预测意外的峰值，带宽使用量的跳跃，否则很难追踪（实验着重证明了这一点）。
我们根据来自不同域的 七个 真实数据集上的几个最新基准评估了我们的系统，这些数据集可能会显示异常流量。其中四项是从各个组织进行的网络防御演习中获得的，一项是从网站访问日志（1998年世界杯Web服务器）获得的，另一项是从数据中心流量的获得的，另一项是从BitTorrent网络获得的。我们观察到，在预测主机流量方面，NTPP的平均性能比最具竞争力的基准好11％，而在检测主机带宽消耗的突然跳升或峰值时，NTPP的预测精度提高了约25％。我们还使用基于NTPP的模拟器实现了下游缓存应用程序，并且观察到缓存未命中率降低了约10％。
贡献 ：
(1) 复杂包传输过程建模 ：我们设计了NTPP，这是一个多主机网络流量动态的非线性随机模型，能够准确地捕捉到包传输过程中攻击性跳跃和不规则行为的存在。此外，与现有的离散时间流量模型(如[9]、[15])相比，我们使用了时间点过程的连续时间特性。
(2) 主机间的争用建模 ：我们的NTPP方案利用了[16]中提出的产品竞争建模思想，将丰富的学习文献与网络流量建模联系起来，对[17]其进行排名。
(3) 预测能力 :NTPP不仅具有理论基础，而且具有实践效果。我们的模型能够比几种最先进的基准更有效地预测分组传输动态。此外，嵌入式鉴别模块有助于实时估计带宽消耗的突然变化，这是一个至关重要的实际挑战，所有基准都无法追踪。
(4) 下游应用 ：我们演示了NTPP在下游缓存场景中的应用，突出了它的实用性。现有的原始内容缓存由于突发的流量而存在较高的缓存丢失率，而我们的模型支持的智能内容缓存通过根据不同主机的预测流量为它们保留不同数量的内存空间来实现更好的性能。
从历史上看，大量的工作集中在从各种不同的角度对万维网流量进行建模，使用各种分布模型，如泊松、帕累托、威布尔、马尔科夫和嵌入式马尔科夫、ON-OFF等。随着互联网的发展和各种Web服务的引入，提出了更复杂的模型，如马尔科夫调制泊松过程[19]、马尔科夫调制流体模型[20]、自回归模型[21]、流量矩阵[8]的部分可预测性、张量补全方法[9]等。然而， 这些模型只能捕获特定类型的网络事件，而不能泛化为捕获Internet流量中的不同流量差异和变化 。在另一个独立的线程中，研究人员将互联网流量爆发建模为一种显示自相似性[22]的现象。然而，许多工作23]，[24]也质疑“自相似性”的假设，特别是在互联网骨干网中，从多个来源的流量会得到多路复用。
随着大规模数据中心、基于物联网的平台、蜂窝网络和移动网络、信息中心网络等领域的出现，互联网流量的性质发生了巨大变化。因此，出现了各种领域特有的模型，如数据中心[15]的流量微突发预测、流量异常检测[25]、物联网流量表征[26]、互联网社交事件预测[27]等。此外，由于网络流量在不同的差异和变化下具有不同的性质，最近的一些工作探索了基于机器学习的技术来预测流量模式[12]、[28]、[29]中的不同事件、异常和不一致性。然而， 这种预测模型是针对特定的网络系统设计的，缺乏通用性 。
在本节中，我们将制定NTPP，即所提出的模型(参见图1)，该模型捕获了网络流量动态的两个主要组成部分—(i)集体包传输机制和(ii)多个主机之间的争用。在一开始，NTPP是由一种基于点过程的深层概率机制驱动的——点过程是一种特殊类型的随机过程，它自然地捕获了连续数据包到达背后的机制。此外，它还包含一个判别模块，该模块包含一系列对函数[17]进行排序的学习，专门设计用于建模主机间争用过程。接下来，我们将从时间点过程的概述开始，详细描述它们，然后描述学习和预测动态的方法。
最近，一直收到很多邀请，都是关于物联网专业相关的。比如："物联网专业是骗人的吗？"、“计算机科学与技术和物联网工程怎么选？”等等。
本篇文章，就简单分析一下物联网专业，算是做一个统一的回答吧。主要以物联网工程专业作为视角进行解读。
物联网工程专业是学什么的？
物联网涵盖的技术是很多的，大概包括：传感器技术、电路设计、端到端通信、嵌入式开发、网络通信、APP开发、云服务开发等等。这些特点，决定了物联网工程是一个很宽泛的专业。它需要学习的课程，大概是计算机科学与技术、电子信工程、通信工程等等的课程的综合体。需要学习的知识，还是比较杂的。物联网里面的每一项技术都会有涉猎，但都是基础知识，并不能让你聚焦于某一项物联网技术。如果想深入某一项技术，估计得是工作之后或者考研究生了。
我想设计这个专业的最大的意义就是通晓物联网所有环节，陪养物联网的复合型人才。
物联网工程专业好就业吗？
很多学物联网工程的同学问，”学物联网太杂乱了，感觉什么都学，什么也不精通，怎么办？“。
其实在大学里面，无论什么专业都是学的基础知识，并不会让你精通。只有你考研究生的时候，才会进一步选择专业方向，继续深造下去，才能谈精通的问题。
说回物联网工程专业，那它好就业吗？刚才说了，物联网工程会学到计算机、电子信息、通信工程等等的知识。所以选择面是很广的，它们毕业了能干什么，一般物联网工程的也能干什么。但是，也会缺少一些必要的知识。所以，我的建议就是，在保证拿到毕业z书的前提下，提前想好一个就业方向，比如：软件开发、电路设计等等，然后，适当的补足欠缺的知识。在毕业之前，找一家合适的实习单位，就业应该是没那么难了。这种工科专业，基础知识基本一样，课程设置只有一些细微的差别，学起来不会有太多的困难。
另外，从大势上来说，随着5G的到来，物联网会进入一个更高的发展平台，应该会有比较大的发展。前景还是不错的。
总结一下，就是物联网工程专业，就业可选择的范围很广，理论上来说是比较好就业的。
我们该如何选择专业？
我再拓展一下，很多人也在问“要不要选择物联网专业？适不适合女生”。其实，这就是一个我们如何选择专业的问题。
下面是我的不太成熟的意见：
第一步，先要看下，大学毕业以后，这个专业，可选择的职位有哪些？比如：计算机科学与技术，可选择的职位有：程序员、测试工程师、产品经理等等；
第二步，看一下这个专业和这些职位，可以从事哪些行业。以程序员来说，可以从事的行业是很多的，互联网、金融、电信等等；
第三步，查一下行业的发展前景和职位的发展前途，包括它们的工作环境，结合自身的情况，再来判断你适不适合这个专业。
总之，物联网工程专业学的博而不精，但是就业选择范围很广。适不适合，需要根据专业的可选择职位和行业前景，进行判断。
1、物联网的定义：
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。
2、物联网的组成：
物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：
（1）、感知识别层。
感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。
（2）、网络构建层。
网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。
（3）、平台管理层。
平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。
（4）、综合应用层。
物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。
扩展资料：
物联网的功能主要有以下几点：
1、获取信息的功能。
信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
2、传送信息的功能。
传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
3、处理信息的功能。
处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
4、施效信息的功能。
施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
参考资料来源：百度百科-物联网
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