物联网让以前无法使用的数据变得可以利用,因此非常重要。IoT 应用程序可以利用设备数据,让您能够可视化、探索和构建复杂的分析,例如云中的机器学习。IoT 应用程序也可以在设备上运行,从而在事件发生时进行实时响应。例如,可以在安全摄像头上运行一种用于场景检测分析的预测模型,当摄像头发现可疑活动时,它可以发送提醒。
IoT 应用程序现在部署在各种应用场景中,例如互联家庭、联网汽车、医疗保健、工业和零售业等。互联家庭更加安全、清洁、节能。例如,Amway 已经成功推出了其首款联网产品 Atmosphere Sky Air Treatment System,同时使用 AWS IoT 在整个架构中构建策略和安全性。
IoT 应用程序现在用于工业应用场景,可以分析设备数据、创建预测性维护模型以及借助无线更新将设备保持最新状态,从而改进流程、创造新的收入来源、降低成本并提高安全性。例如,EMS 使用 AWS IoT 尽早检测燃油泄漏,以将对环境的影响降至最低。EMS 使用 AWS IoT 实现了 500% 的投资回报率。
简单的来说,是使世间万物之间有一定的联系。
像现在的物流,人们通过各种相关技术,给各种物流上的快件,进行分类,做标记,这样就可以远程知道自己的快件到达哪里了。
有些人认为,顾名思义,”物联网是物物相连的互联网”,显然这是一个错误,这个顾着中文名思出来的义具有非常大的误导性。物联网的英文是”the internet of things”,仅对things进行翻译的话,指实体或者对象,技术人员比较容易理解实体或者对象的含义,它是将外在世界进行的数字化映射。当然,大家已经习惯叫做物联网。
物联网专业究竟学什么?
然而,我们知道物联网技术不是对现有技术的颠覆性革命,而是通过对现有技术的综合运用。那么物联网专业究竟学什么?据了解,物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类,学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术,有着很强的工程实践特点。
物联网专业是一门交叉学科,涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识,以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业,各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程,同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外,优秀的外语能力也是必备条件,因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家,学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
由于物联网涵盖的领域很多,而本科阶段学生可以学到的东西又较为有限,总的来说,各个学校的物联网工程专业是结合了学校自身长处与物联网某个领域的”定向专攻”。很多物联网工程专业的学生总是在说:”我们专业好像和计算机专业学的差不多”、”感觉就是把网络工程换了个名字”。其实在专业课程设置上,物联网工程专业和传统的IT专业还是有较为明显的差异的。
据了解,物联网工程专业的学生除了要学习编程语言、网络等IT基础知识之外(应用层和传输层),还需重点学习传感器、RFID、模式识别基础这些物联网感知层方面的知识。物联网本身是一个很大的圈子,而信息技术是物联网的基础和支柱,所以在大一大二的基础课程期间,物联网专业和计算机专业区别较小。而在后期专业方向上,物联网专业的学生接触的项目、课题会比计算机专业的更加宽泛、充实。
物联网专业就业
物联网工程专业从2011年才开始首次招生,目前为止还没有毕业生,所以,无法从往年的就业率来判断未来的就业情况,但我们可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
据北京科技大学物联网与电子信息系主任王志良教授介绍,该校第一批物联网专业的学生还没毕业,但已经得到了物联网行业企业的认可。有些知名企业向他们伸出了橄榄枝,邀请学生们进行实习。众所周知,去大企业实习,是很多应届毕业生进入名企的敲门砖。中科院院士、华东师大软件学院院长何积丰表示,未来的物联网技术要得到发展,需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破,而做到这些的关键是如何培养人才。
因为物联网是个交叉学科,涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识,但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大,而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历,因此本科毕业生可从与物联网有关的知识着手,找准专业方向、夯实基础,同时增强实践与应用能力。
英语很重要!!!你必须能看懂外国人写的有关物联网的著作!英语不好会有影响!但是可以进大学恶补!以下是几个网络智能课题标题的建议:
1 基于深度学习的网络智能算法研究
2 神经网络在智能交通领域的应用研究
3 基于第五代移动网络的边缘计算在智能家居中的实践与探索
4 虚拟现实技术在网络游戏中的应用研究
5 基于人工智能的虚拟健身助手研究与设计
6 基于机器学习的推荐系统在电商平台中的应用研究
7 网络图像识别技术在医疗影像诊断中的研究与应用
8 基于大数据的社交网络情感分析研究
9 联邦学习在物联网中的应用研究
10 基于区块链的网络安全技术研究与实践
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