专科女生在软件技术，大数据技术和物联网应用技术三个中学哪里比较好点？

随着物联网的发展和进步，所有可以想象到的东西和行业都变得更加智能：智能家居和城市、智能制造机械、互联汽车、互联健康等等。无数能够收集和交换数据的事物正在形成一个全新的网络——物联网——物理对象网络，可以在云中收集数据、传输数据并完成用户的任务。

物联网和大数据正走向胜利。尽管如此，仍有一些特殊性和陷阱需要牢记，以受益于这一创新。在本文中，我们很高兴地分享我们在物联网咨询方面挖掘的知识。

如何应用物联网大数据

首先，从物联网大数据中获取好处的方法有很多种：在某些情况下，快速分析就足以获得好处，而一些有价值的结果只有在更深入的数据处理之后才能获得。

实时监控。通过连接设备收集的大数据可用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪物理活动（计数步骤、监控运动）等。实时监测在医疗保健中非常使用（例如，测量心率、测量血压、糖）。它还成功地应用于制造业（控制生产机械）、农业（监测牛和植物）和其他行业。

数据分析。处理物联网生成的大数据，有机会超越监控，从这些数据中获取有价值的见解：识别趋势和趋势，揭示看不见的模式，并找到隐藏的信息和相关性。

过程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文，以揭示影响性能和优化流程的非平凡问题。

交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，找出旨在优化交通的建议（例如，在一定时间段增加火车和公共汽车的数量，看看是否有利可图，建议引入新的红绿灯方案，并修建新的道路，使一些街道不那么繁忙，并管理交通拥堵）。

零售：由于一些商品在购物场所几乎结束了，超市的人员被告知，例如，重新装货架的商品。

农业：根据传感器的数据，在必要时种植水厂。

预测性维护。使用连接设备收集的数据可以成为预测风险的可靠来源，从而主动识别潜在危险条件，例如：

医疗保健：监测患者状态和识别风险（例如，患者有糖尿病、心脏病的风险），及时采取措施。

制造：预测设备故障。

并非所有的物联网解决方案都需要大数据。还应指出，并非所有的物联网解决方案都需要大数据（例如，如果智能家居的所有者要在手机的帮助下关灯，则此 *** 作可能无需大数据即可执行）。考虑减少处理动态数据的努力并避免大量存储数据非常重要，因为将来不需要这些存储。

物联网中的大数据挑战

大量的数据是完全没用的，除非他们被处理，以获得有价值的东西。此外，与数据收集、处理和存储相关的各种挑战。

数据可靠性。虽然大数据从来不是 100% 准确的，但在分析数据之前，必须确保传感器正常工作，用于分析的数据质量可靠，不会受到各种因素的影响（例如，机械运行环境不利、传感器故障）。

要存储哪些数据。连接的事物生成 TB 的数据，选择存储哪些数据以及丢弃哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值远未浮出水面，但您将来可能需要这些数据。如果您决定为未来存储数据，则面临的挑战是以最少的成本（只要数据存储和处理成本相当昂贵）来存储数据。

分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，另一个挑战就会出现：何时足以通过快速分析，何时更深入的分析可以带来更多价值。

安全性。毫无疑问，各个部门的互联可以改善我们的生活，但与此同时，数据安全也非常重要。网络罪犯可以访问数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据是安全专家比较新的现象，缺乏相关经验会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网架构的数据处理组件因传入数据的特殊性、预期结果等而异。我们已经制定了处理物联网解决方案中大数据的方法。

数据来自连接到事物的传感器。一个”东西”可以字面上是任何对象：烤箱，汽车，飞机，建筑物，工业机器，康复设备。数据定期或流式传输。后者对于实时数据处理和管理至关重要。

Things 将数据发送到网关，确保初始数据过滤和预处理减少传输到下一个物联网系统块的数据量。

边缘分析。在进行深入的数据分析之前，进行数据过滤和预处理以选择某些任务所需的最相关数据是有意义的。此外，此阶段确保实时分析能够快速识别之前通过云中的深度分析发现的有用模式。

云网关对于不同数据协议之间的基本协议翻译和通信是必要的。它还支持数据压缩，并保护字段网关和中央物联网服务器之间的数据传输。

连接设备生成的数据以自然格式存储在数据湖中。原始数据来到带有”流”的数据湖。数据保存在数据湖中，直到可用于业务目的。清洁和结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习。机器学习模块根据以前积累的历史数据生成模型。这些模型定期（例如，每月更新一次）与新的数据流。传入的数据被积累并应用于培训和创建新模型。当这些模型经过专家测试和批准时，它们可用于控制应用程序，该应用程序会针对新的传感器数据发送命令或警报。

总结一下

物联网生成了大量大数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测维护，仅举几例。但是，应该记住，从各种格式的海量数据中获取有价值的见解并不是一件小事：您需要确保传感器正常工作，数据安全传输并有效处理。此外，总有一个问题：哪些数据值得存储和处理（只要这两个过程都相当昂贵）。

尽管存在上述潜在问题，但应记住，物联网发展势头强劲，帮助多个行业的企业开拓新的数字机遇。

物联网应用实例
物联网（The Internet of things）是新一代信息技术的重要组成部分。它是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网被视为互联网的应用拓展，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
以下是几个物联网应用案例，可谓您身边的物联网应用案例，浅显易懂，相信对您一定会有所帮助。
物联网应用案例之研华科技节能及电力监控系统助力大学实现智能电力管理
台湾的一所大学正在经历戏剧性的用电量增加，主要是因为校园里越来越多的校舍和学生人数。旨在分析其功率消耗，提高他们52个建筑物的能源效率，这个大学要建立一个采用基于网络硬件和软件的能源管理系统。考虑到这些目标，他们采用了研华科技提供节省能源的方案。可谓一则非常好的物联网应用案例。
他们要创建一个纵横52座校园建筑物的能源管理系统 ，以监察和改善功耗管理，保证高效的能源使用。这种能力可以监测每一栋建筑内的实时能耗，还可以预测电力需求，调整电力消耗，并改善电源管理。利用其网络的功能优势，创建一个能耗调查系统和一个实时显示系统，用以显示在每个建筑内的用电情况，以在整个校园内推动和倡导节能。
电源监控计算机工作站使用webaccess中人机界面收集数据并显示状态，这个系统用于分析和比较数据，然后采取适当措施，以减少电力消耗和节约能源。为了确保没有网络连接时数据不会丢失，bemg-4110数据采集器被连接到数字万用表，这样，数据就可以临时存储在本地计算机上， 并在网络恢复时上传，以确保数据的完整性。这所大学使用webaccess和bemg-4110数据采集器来创建基于web的电力监控管理系统。它不仅有助于大学的工作人员和学生节约能源， 而且还促进了节能和高效用能概念的推广。
物联网应用案例之朝阳物联网示范园 试点无人驾公交
朝阳区物联网应用案例朝阳区将修建一座占地4平方公里的物联网应用服务产业园。无人驾驶节能公交车、手机刷卡付费等生活方式将在园区内实现。朝阳区信息办相关负责人表示，作为国内首个物联网示范园区，一期工程将在未来3年内建成。
据市场调查资料显示，朝阳区一座占地4平方公里的物联网产业示范园已经进入规划阶段。这座物联网产业园区位于东五环外，朝阳区已初步为其选定建设用地，将采取“政企共建”的模式，将能够嵌入物联网的所有高科技产品在园内投入使用，初步划分为商业区域、企业区域、生活区域以及公共区域。
朝阳区的物联网应用案例使我们对物联网的含义有了一个基本的认识，“所谓物联网，通俗地说是将生活中的每个物件安装芯片，再通过无线系统综合联系起来，通过一个终端就能控制包括家中和户外所有设备。”该负责人表示，目前物联网技术中包括芯片嵌入、远程指令等很多内容已能够应用，关键是将这些内容在一个有限的空间内进行整合，实现综合应用，朝阳区物联网示范园的兴建，正是为这种综合应用提供实验场所。
据介绍，朝阳区物联网示范园最大的看点应该是无人驾驶的公交系统，市民在园区乘坐无人驾驶的节能环保公交车，经过十字路口的时候，红绿灯也能够自动感应到公交车驶近，从而迅速变灯。
物联网应用案例之东莞实现空余车位预约服务
在交通领域，除了人们熟知的视频监控、gps定位外，物联网与手机技术的结合还将带来更多方便。“你看这个车位上装了无线传感器，车辆只要停在这里，系统就能感知，并把信息通过专门的客服电话或手机客户端，传递给用户”，中国电信人士一边现场演示一边介绍，在东莞等地已经实现了这种应用，人们出门前可提前了解哪里有空余车位，甚至获得预约服务。实现这种功能的小小一个传感器由于是无线的，安装起来并不麻烦，而且除了车位信息，也能告诉用户究竟停了多长时间车，以精确收费。
物联网应用案例之手机移动支付空调、窗帘和电视机开关
中国电信手机移动支付，也是论坛上一项引人注目的应用。目前在南京等市刷天翼手机可以坐公交、地铁，今后还会引发新型的消费和应用模式，通过手机可控制家电这种智能家居也开始进入人们生活。在现场看到了根据广东已投入应用的智能化住宅制作的模型，手机上就可以打开空调、窗帘和电视机开关，没人时就可以设置离家模式，开启安防状态，手机里同时能看到家里情况的实时视频。
通过以上物联网应用案例，我们总结物联网(iot，internetofthings)即把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理;是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。2005年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会(wsis)上，国际电信联盟(itu)发布了《itu互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行信息交换。

实现了水产养殖过程的水质参数、水下区域的视频实时在线监测和精准调控，大大提升了养殖场的信息化、自动化和智能化水平，降低生产成本，提高了劳动生产率、资源利用率和管理效率，提升了农产品质量等级和市场竞争力。总结来说，物联网是水产养殖户的“贴心管家”，可以实现养殖“智能化”，推动智慧农业。

不是，一个回事，具体你可以百度一下，物联网和互联网，
什么是互联网？我们每天都要和网络打交道，所谓互联网，即Internet，又称网际网路，因特网等，是网络和网络之间串联而成的庞大网络。而物联网的英文缩写是The Internet of things，也即物物相连的网络。
物联网的定义是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
简单地说，物联网是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。
物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
针对互联网的特性，专家总结了物联网应用中的三项关键技术：
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
总之，我们可以发现物联网概念是在互联网概念的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与任何物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。物联网和物联网概念的关系也是相互依存的关系。

各自的专业定义可以在百科内直接查到，这边就不展开了。
举几个物联网应用的例子：
1、校园卡：刷卡吃饭，刷卡签到……
2、银联：刷卡消费
3、车载导航：GPS定位
总结一下：物联网即通过特定的方式或技术完成信息感应传输，来实现物物相连并对其信息的进行相应的处理及输出。
有个不是很恰当的说法：物联网一般是内网，互联网是外网。可以根据需求与之相连或者不连。

创新技术的不断涌现，从根本上改变了传统农业的发展模式，通过应用物联网技术、人工智能技术、GIS技术以及大数据技术等使我国农业从原来看天吃饭的传统农业模式转变为高产、高效、低耗、优质、生态和安全的智慧农业模式，随着物联网技术的不断发展，数据存储，全面感知，数据上云等方式使得智慧农业的传输网络进一步扩大，更进一步的进阶为互联网+智慧农业模式。

创新技术发展迅猛，智慧农业前景广阔

2018年，我国人工智能市场规模约为339亿元，较上年同比增长5629%，增速进一步加快。人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。人工智能技术的发展应用在互联网+智慧农业中，使得模型建立时间更短，预测结果更加准确。

2018年，我国物联网市场规模约为13603亿元，较上年增长1470%。随着国家支持政策的不断出台，国内物联网产业链和产业体系初步形成，产业规模快速增长。目前，中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟，通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平，下游应用不断拓展。

与工业互联网建设类似，互联网+智慧农业也可以应用物联网技术建设“农业互联网”，将物联网在互联网+智慧农业模式中应用程度进一步加深。

随着创新技术和农业科学的不断拓展和深入，互联网+智慧农业的发展也面临进一步的机遇与挑战，并呈现出多维发展态势。其中，创新技术发展及应用将是互联网+智慧农业发展的不竭动力。在支撑智慧农业发展的多项关键技术中，发展较快且具有广阔前景的主要有数据仓库技术、3S技术、模拟模型技术和人工智能技术；较为活跃的关键技术领域有农业资源管理、农情状态检测、农业过程模拟及决策支持系统等。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

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