网络助学须知
1、每次开始测评前进行人脸识别认证，认证通过方可开始测评，测评通过后方可继续答题，结束交卷时同样进行人脸识别认证通过方可核算成绩，测评时间达到测评总时长强制d出人脸识别认证并完成交卷，未通过人脸识别认证成绩视为无效。同时每次认证采集到的人脸识别数据留底存档。
2、一定在网络条件较好、手机电量在80%以上、使用摄像头清晰且性能较好的手机在光线较好环境下进行测评。
3、在人脸识别认证时候请严格遵守测试纪律，注重个人隐私。
4、如出现无法通过人脸识别认证的特殊情况，请联系导学老师进行反馈。
5、必须诚信参加综合测评，不能弄虚作假，如有发现则会视情节轻重追究相关责任。
网络助学评分标准
(一)学习时间
学习时间包括学习时长和登录次数两项，分别占14%和6%。
1、学习时长：
考核标准：实际学习时长与要求学习时长的比例，作为该项考核的标准。实际学习时长大于或等于要求学习时长，则该项得分为100分。
例：课件的总时长为50小时，则要求学习时长为30小时;考生实际学习时间为15小时，则该项考核成绩为(15÷30)×100=50分。
2、登录次数：
考核标准：实际登录次数与要求登录次数的比例，作为该项考核的标准。实际登录次数大于或等于要求登录次数，则该项得分为100分。
例：某一门课程的学分为5分，则要求登录次数为20次;考生实际登录次数为17次，则该项考核成绩为(17÷20)×100=85分。
(二)知识点测验与阶段测验
知识点测验与阶段测验包括知识点测验和阶段测验两项，各占20%。这两项测验都可以反复做，目的是鼓励考生多做练习，通过反复练习巩固学习。
1、知识点测验
考生在学习课件过程中，大约每隔15至20分钟会d出一个知识点测验(按知识点从题库中随机抽取一题d出)。知识点测验d出时，课件暂停播放、学习时长暂停累积，考生做完题之后课件继续播放、学习时长又恢复累积。
考核标准：知识点测验可以反复做，做对一次即可得分。取所有知识点测验的正确率比例，作为该项考核的标准。
例：共有100个知识点测验，考生共做对了90个，则该项考核成绩为(90÷100)×100=90分。
2、阶段测验
根据课程内容和知识点分布情况，将课程分为4至6个学习阶段。每个阶段之后设置一套阶段测验，按学习阶段所包含的知识点从题库中随机抽取组卷而成，用于检测本阶段的学习效果。
考核标准：阶段测验可以反复做，取最高分计入成绩。取所有阶段测验的平均正确率，作为该项考核的标准。
例：共有5套阶段测验，考生分别得分为90分、100分、85分、100分、80分。该项考核成绩为(90+100+85+100+80)÷5=91分。
(三)综合测验
在每次笔试考试前的某一规定时间内由浙江省教育考试院统一组织开卷上机考试。综合测验是从题库随机抽取组成综合考查试卷，要求考生携带相关证件去指定机房考试。
考核标准：为增加随机抽题的公平性，允许考生最多抽取两套题，取两次答题中较高分计入成绩。
例：考生两套综合测验试题分别得分为90分、60分，取两者中较高分90分作为该项考核成绩。
(四)网上班级活动
课件提供方必须提供互动答疑活动(考生随时可提问，课件提供方在24小时内予以答复)，除此之外须根据学科特点组织其他班级活动，并对考生的参与效果进行综合评价。
考核标准：互动答疑等班级活动的综合评价为考核依据。
例：考生积极参加互动答疑等班级活动，与老师、其他考生积极互动交流。根据考生的实际表现情况进行评分，满分100分。
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LoRa“涅槃”：与NB-IoT各撑“半边天”
纵观2018年，物联网行业最热闹的就是NB-IoT与LoRa技术之争，NB-IoT与LoRa都适用于低速率、低成本、低功耗、广覆盖、大连接的物联网应用场景。
不同的是，NB-IOT有国家政策支持，国内三大运营商都积极部署;而LoRa属于企业私有技术，工作在未授权频段上，存在被清频的风险。
在NB-IoT的建设上，近年来，我国物联网政策频频出台，《关于全面推进移动物联网(NB-IOT)建设发展通知》指出，到2020年，NB-IoT网络实现全国普遍覆盖，基站规模达到150万个，因此，三大运营商各显神通全力部署NB-IOT建设。
据悉，中国电信发力物联网较早，率先率先建成了全球最大的NB-IoT网络，实现城乡全覆盖，NB-IoT基站规模超过40余万个;中国联通紧随其后，在2018年5月实现物联网全国覆盖，完成30万个NB-IoT基站升级工作;中国移动也已实现了348个城市NB-IoT连续覆盖和全面商用，物联网连接数突破5亿。
值得一提的是，在模组采集方面，中国联通与中国移动在去年分别开出300万片与500万片NB-IoT通信模块项目大单，加速布局物联网。
2019年NB-IoT模组将出现大爆发，届时NB-IoT模组价格会进一步下调，随着模组市场的成本压力增大，利润空间越来越小，预计模组行业会重新洗牌，落后产能、落后规模模组厂商会被淘汰，模组厂家会进行一次大洗牌。
而对于LoRa来说，2018年像是坐了一次“过山车”。
2017年年底，工信部无线电管理局发布《微功率短距离无线电发射设备技术要求(征求意见稿)》，一时给耕耘LoRa技术的企业泼了盆“冷水”，引起了市场的极大反响，转年11月，工信部无线电管理局在认真梳理分析反馈意见建议，并与相关单位协调和沟通基础上，参考微功率短距离无线电发射设备国际使用和管理情况，对征求意见稿进行了完善和修改，让LoRa获得了“重生”。
与NB-IoT不同，LoRa凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势获得了大量企业的青睐，阿里、谷歌、腾讯、京东等互联网巨头纷纷加入LoRa联盟则是一个代表。
近年来，互联网企业纷纷将物联网作为未来重要方向进行布局，以阿里巴巴为例，曾公开表示互联网的下半场是将整个物理世界数字化，并且宣布阿里巴巴将正式进军IoT，同年阿里巴巴获得Semtech的LoRa
IP授权，在各地展开了智慧小镇园区等项目的实施，在互联网企业强势推进物联网业务和国内低功耗广域网络快速发展背景下，这一IP授权合作在很大程度上将加速国内LoRa产业链的完善。
总的来看，一年以来，NB-IoT由于政策、运营商招标及补贴等原因在表类、烟感等市场取得了不错的成绩，占据大量市场份额，没有政策支持的LoRa，凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势也从险些出局到获得业内巨头站台，实现了“涅槃重生”，日前艾瑞咨询发布报告中指出,从应用场景需求角度分析，预计到2025年NB-IoT与LoRa在国内的发展将趋于6:4的格局。
专家预测，2019年，随着技术的成熟、NB-IoT与LoRa技术优势的不断凸显，将会有根据技术特点设计的实际应用落地，其中，NB-IoT具备了规模爆发的必要条件，预计2019年将会以移动物联网为突破口，产业加速转型升级，引爆新的经济增长点。
2019年物联网行业将迎来新一轮增长
2018无疑是物联网应用落地的一年，作为这个时代下最伟大的科技产物，物联网正在取代移动互联网成为信息产业的主要驱动，统观市场，近年我国物联网市场持续保持高速增长。据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年我国物联网链接数量为639亿个，截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个，相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个，在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个，同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个。可以说，2019年将是物联网真正由示范到实际应用转化的起始年，诸多物联网环节领域都将在今年迎来新一轮增长。
2015-2020年我国物联网链接数量统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
物联网的下一赛道：边缘计算+AI
2018年物联网产业所表现的最大特征是市场格局基本形成，核心技术区域成熟，目前最重要的是要解决各种碎片化的物联网应用和相应的智能传感器采集终端产品的技术突破和产业化问题，如何把AI和IoT紧密结合，把边缘计算和物联网融合发展正成为物联网的下一个赛道。
物联网正在从万物互联走向万物智能的阶段，像消费、医疗等众多行业数据都将在边缘进行处理，强大的边缘计算将是物联网发展的必备能力。
据悉，随着5G临近，行业转型以及敏捷连接、智能应用等方面的需求剧增，数据量的增长速度已超过网络带宽的增长速度。预计到2020年，50%数据需要在网络边缘进行处理，以BAT为首的互联网巨头也已纷纷布局AI+边缘计算这一环节。
以百度为例，2018年百度发布智能边缘产品智能边缘BIE、智能家居云平台度家DuHome等产品，用边缘计算+AI的能力在各产业落地，腾讯则是在2018年提出人+物联网+智能网的“三张网”概念，以“一云两端”模式，打通物联网全生态链路，构筑设备、云、应用一体化应用体系。
边缘计算将作为物联网设备与远端云设备的桥梁，将数据处理、存储、应用在靠近实物的边缘上，为物联网设备提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接，实时业务，数据优化，应用智能等方面的关键需求，使得用户可以获得更快的响应，解决设备与云端的数据传输问题，2019年，边缘计算将逐渐渗透于物联网各主要领域，根据各领域物联网技术的不同发展状态，边缘计算呈现不同的渗透率。
数据增长也大幅提升了实时性数据处理需求，因此数据在边缘进行处理将成为刚需，物联网将按照物联、智能到自主三个阶段发展。随着人工智能技术被越来越多地运用到物联网领域，AI在边缘计算领域的重要性也将越来越大。
工业物联网与智慧城市：落地爆发场景
物联网一直被视作互联网的延伸，但与商业模式极度成熟的互联网不同，物联网商业落地难、盈利路径不清晰等问题一直影响物联网的发展，随着移动互联网人口红利消耗殆尽，传统制造业瓶颈等问题日益严重，智慧城市与工业物联网正成为下一个重要的流量入口。
智慧城市正成为全球国家发展的大趋势，智慧小镇作为智慧城市建设理念的延伸和拓展，物联网智慧小镇的投入和建设、管理和运维相比于智慧城市更具优势，而且可以更好的与地方特色文化、产业相融合，更加充分的运用物联网技术，2019年随着物联网智慧小镇投入和建设的不断推进，物联网智慧小镇将实现应用和推广。
传统行业在寒冬之下，必然寻找新的出路，而网联化，一定是给传统行业提供了新的发展契机。企业普遍渴望通过新技术解放生产力，降本增效，加快转型升级，工业物联网云平台无疑成为他们转型发展的主要抓手。
2019年，随着工业物联网平台大规模的使用，平台建设将日渐成熟完善。工业物联网时代客户的个性化需求信息更加透明，以网络为主的工业物联网平台则将分布式、模块化、开放式的微服务架构，与第三方公有云或者私有云进行对接、部署和开发，将数据、软件、平台、服务等资料都聚集在平台做资源整合。
伴随着工业互联网创新发展工程示范带动，工业互联网平台设备管理能力、工业机理模型封装能力、应用服务开发能力以及跨平台服务调用能力将会大大提高，推动工业互联网平台性能优化、兼容适配和规模应用，加速技术产业成熟、打造协同创新生态。
很不错。
物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量。
技术标准的统一与协调
传统互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构，不同的设备有不同的接口，不同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和体系结构。建立的统一的物联网体系架构，统一的技术标准是物联网正在面对的难题。
——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。
行业进入快速发展期
物联网最早于20世纪90年代被提及并确认概念，在1995年至2005年间经历了萌芽期。2005年，国际电信联盟对物联网的概念进行了拓展，物联网行业进入初步发展期。2009年，中国、欧盟、美国对于物联网都提出国家战略层面的行动计划，全球物联网行业发展进入快速发展阶段。
全球物联网设备数量高速增长
根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。
全球物联网市场规模逐年增长
整体来看，物联网是世界信息产业第三次浪潮。当前，全球物物联网核心技术持续发展，标准体系加快构建，产业体系处于建立和完善过程中。未来几年，全球物联网市场规模将出现快速增长。IDC数据显示，2020年全球物联网市场规模约达136万亿美元。
物联网简称IoT, 是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、互动的物体或数据的过程，通过采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，利用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。
伴随时代和科技的进步，物联网的应用领域已经覆盖社会生产、生活的各个方面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。 在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大提高了人们的生活质量。
智能交通领域，是当前贴近生活常见的物联网应用领域之一。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。逐步形成完善的车联网技术。
智能家居领域，物联网发挥着在家庭中的基础应用，伴随宽带业务提速，让智能家居产品极大的便利着人们的生活。
工业互联网领域，物联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。常见的有物联网地灾监测、水位监测、边坡监测、桥梁隧道监测、城市地下综合管廊监测等领域。
1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，可大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，将传统工业提升到智能工业的新阶段。物联网在工业领域的主要应用环保监测及能源管理、工业安全生产管理、制造业供应链管理、生产过程工艺优化、中国计算机报制图等等方面。物联网在工业应用领域的应用，构成了“工业物联网”，它是广域的物联网的具体化的实例，也是最容易被世人接受的物联网。工业物联网的核心理念是交叉学科的组合，涉及到信息安全、网络通信、自动化，是跨学科的，其特征为：嵌入式、互通和实时性、经济性和便利性。
工业用传感网络层：即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”或环境状态的识别以及感知信号的摄入；
传输网络层：即通过现有的互联网、广电网、通信网或者下一代互联网(1Pv6)，实现数据的传输和计算，尤其是现在流行的概念：云计算：
应用网络层：即输入输出控制终端，包括电脑、手机等终端等等。
从整体上来看，物联网还处于起步阶段，而工业物联网的真正达到实用化、大规模应用，必须解决如下关键技术问题：
工业用传感器：工业用传感器是一种检测装置，能够测量或感知特定物体的状态和变化，并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式信息。工业用传感器是实现工业自动检测和自动控制的首要环节。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。可以说，没有众多质优价廉的工业传感器，就没有现代化工业生产体系，更谈不上工业物联网。
工业无线网络技术：工业无线网络是一种由大量随机分布的、具有实时感知和自组织能力的传感器节点组成的网状(Mesh)网络，综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，具有低耗自组、泛在协同、异构互连的特点。工业无线网络技术是继现场总线之后工业控制系统领域的又一热点技术，是降低工业测控系统成本、提高工业测控系统应用范围的革命性技术，也是未来几年工业自动化产品新的增长点，已经引起许多国家学术界和工业界的高度莺视。
工业过程建模：没有模型就不可能实施先进有效的控制，传统的集中式、封闭式的仿真系统结构已不能满足现代工业发展的需要。工业过程建模是系统设计、分析、仿真和先进控制必不可少的基础。
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