蝼蚁之城里的科技术语

蝼蚁之城里的科技术语,第1张

缕蚁之城的科技术语有:1、视觉技术:包括计算机视觉(CV)、深度学习、图像处理、自动驾驶等技术;2、机器人技术:包括机器人控制、运动学、视觉控制、人机交互、机器人规划等技术;3、人工智能:包括自然语言处理(NLP)、机器学习、深度学习、语义分析等技术;4、大数据:包括数据挖掘、数据分析、数据处理、数据可视化等技术;5、云计算:包括服务器、虚拟化、云存储等技术;6、物联网:包括物联网技术、物联网协议、物联网安全等技术;7、移动互联网:包括移动应用开发、智能硬件、移动网络等技术。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)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(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。

院校专业:

基本学制:四年 | 招生对象: | 学历:中专 | 专业代码:080905

培养目标

培养目标

培养目标:本专业培养德、智、体等方面全面发展,掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法,具有较强 的专业能力和良好外语运用能力,能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。

培养要求:

1.掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论,具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质,社会责任感强;

2.掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识;

3.系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识,理解基本概念、知识结构、典型方法,理 解物理世界与数字世界的关联,具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识;

4.掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法,具有良好的科学素养和一定的工程意识, 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力;

5.具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力;

6.了解物联网的发展现状和趋势,具有技术创新和产品创新的初步能力;

7.了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策,理解工程技术伦理的基本 要求;

8.具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力;

9.具有初步的外语应用能力,能阅读本专业的外文材料,具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力;

10掌握体育运动的一般知识和基本方法,形成良好的体育锻炼习惯。

主干学科:计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。

核心知识领域:物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。

核心课程示例(括号内理论学时+实验或习题课学时):

示例一:物联网工程导论(18学时)、物联网通信技术(45 +18学时)、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用(45 +18学时)、传感网原理及应用(45 +18学时)、物联网软件设计 (27 +18学时)、物联网数据处理(54学时)、物联网中间件设计(27 +18学时)、物联网应用系统 设计(54学时)、嵌入式系统与设计(45 +18学时)、传感器微 *** 作系统原理与设计(36+36学 时)、物联网控制原理与技术(45 +18学时)、物联网定位技术(45 +18学时)、物联网信息安全 (45 +18学时)、物联网工程规划与设计(36学时)、计算机网络(54学时)。

示例二:物联网工程概论(30学时)、物联网算法基础(60 +15学时)、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统(45 +15学时)、物联网安全与隐私(30学时)、无线单片机与协议 开发(60+15学时)、JAVA语言程序设计(30 +15学时)、物联网移动应用开发(20 +10学时)、物 流管理信息系统(30+15学时)、RFID系统(30学时)、物联网嵌入式系统开发(20 +10学时)、多 传感器数据融合技术(60学时)、云计算(30学时)、物联网与智慧思维(30学时)、移动人机交互 技术(30学时)、社会计算(30学时)。

示例三:物联网工程导论(18学时)、物联网体系结构(40学时)、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理(40+10学时)、嵌入式系统原理(40 +12学时)、物联网工程规划与设计 (40+10学时)、物联网应用系统设计(50学时)、物联网通信技术(40 +14学时)、RFID与智能卡 技术(40+10学时)、物联网控制技术与应用(40+14学时)、物联网信息安全(40 +14学时)、传感 器网络及应用(40 +14学时)、网络规划与设计(40 +14学时)、数据仓库与数据挖掘(40+10学 时)、信息系统分析与集成(40+14学时)、软件集成与服务计算(40+10学时)。

主要实践性教学环节:课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计(论文)。

主要专业实验:传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。

修业年限:四年。

授予学位:工学学士。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养:电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。

专业(技能)方向

专业(技能)方向

IT类企业:物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

物联网专业就业前景

目前,教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从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。

作为国家倡导的新兴战略性产业,物联网备受各界重视,并成为就业前景广阔的热门领域,使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业,主要就业于与物联网相关的企业、行业,从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护,也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。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。柏斯维也指出,从整体来看,物联网行业是非常需要人才。

对应职业(岗位)

对应职业(岗位)

其他信息:

物联网专业的毕业生可以在与物联网相关的企业、行业,从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护,也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。 物联网专业适合的岗位 1、ERP顾问 ERP实施顾问,也叫ERP实施工程师、ERP应用工程师,是指把公司的ERP实施作为己任,并投入大量的人力、财力和精力确保实现这一实施目标的项目管理人员。 2、IT系统维护工程师 就是对基金公司所有IT设备进行维护管理的人员,广义上讲IT系统维护工程师,就是在基金公司从事技术支持、软硬件维护、病毒防护系统管理、设备维护管理等IT技术工作的人员。 3、系统管理员 主要分为网络系统管理员和信息系统管理员。网络系统管理员主要负责整个网络的网络设备和服务器系统的设计、安装、配置、管理和维护工作,为内部网的安全运行做技术保障。服务器是网络应用系统的核心,由系统管理员专门负责管理;信息系统管理员则负责具体信息系统日常管理和维护,具有信息系统的最高管理权限。 4、网络管理员 网络管理员是指向社会公众开放的营业性上网服务提供场所里的管理员。 5、产品经理产品经理 就是企业中专门负责产品管理的职位,产品经理负责调查并根据用户的需求,确定开发何种产品,选择何种技术、商业模式等。并推动相应产品的开发组织,她或他还要根据产品的生命周期,协调研发、营销、运营等,确定和组织实施相应的产品策略,以及其他一系列相关的产品管理活动。 6、电子元器件工程师 电子元器件工程师主要是研究、开发、设计、生产集成电路、半导体分立器件、电真空器件和特种器件等。 7、游戏设计师 游戏开发工程师致力于游戏总体设计,负责游戏开发工具和运营维护工具的设计与开发,并配合主程序完成游戏架构及各大功能的设计、开发、调试和其他技术支持。 8、系统架构师 系统架构师(又称企业架构师或者系统设计师)是一个最终确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。因此他/她应该是特定的开发平台、语言、工具的大师,对常见应用场景能马上给出最恰当的解决方案,同时要对所属的开发团队有足够的了解,能够评估自己的团队实现特定的功能需求需要的代价。 9、互联网软件开发工程师 互联网软件开发工程师又称为web开发工程师,是进行网站应用服务、模块设计等网站建设工作的专业技术人才。 10、网络信息安全工程师 网络信息安全工程师是指遵照信息安全管理体系和标准工作,防范黑客入侵并进行分析和防范,通过运用各种安全产品和技术,设置防火墙、防病毒、IDS、PKI、攻防技术等。进行安全制度建设与安全技术规划、日常维护管理、信息安全检查与审计系统帐号管理与系统日志检查等的人员。 11、信息技术项目经理 对于项目这个词,我们解释为在一定的时间期限内、有限资源条件内,有明确目标的一次性活动或任务。项目经理就是整个项目团队的领导者,他的首要职责就是在所有预算计划范围内,高质 12、网络工程师 网络工程师是通过学习和训练,掌握网络技术的理论知识和 *** 作技能的网络技术人员。网络工程师能够从事计算机信息系统的设计、建设、运行和维护工作。 13、电源开发工程师 电源开发工程师负责组织相关电源技术(包括内置电源、外置适配器、关键AC/DC二次电路等)规格制定、实施,适配器的开发选型、测试和供应商技术能力认可,解决系统电源相关关键技术问题,系统电源Roadmap规划。 14、数码产品开发工程师 数码产品开发工程师主要负责数码产品的研发和设计工作,包括新产品的开发和产品性能的改进,开发设计能够实现产品功能的硬件,编写软件程序和开发过程报告。 15、文档工程师 文档工程师是指协同开发人员,收集资料,安排开发计划,编写企业项目开发所需的各类文档,同时保证文档的质量、安全等方面内容的技术人员。 16、标准化工程师 所谓“标准化”,是指制定技术标准并就其达成一致意见的过程;标准化目前已成为一个企业、一个城市、一个国家核心竞争力的重要组成部分,因此目前世界上主要发达国家都在大力实施标准化战略。 17、系统测试工程师 系统测试工程师是软件系统最后的体检医生,系统测试的目的是对最终软件系统进行全面的测试,确保最终软件系统满足产品需求并且遵循系统设计。系统测试过程域是SPP模型的重要组成部分。 18、IT项目经理 项目经理是具体项目工作的管理者,他们在工作中不断提升自己的领导才华,同时该职业又是一个权利与责任并存的职业,他们主要对项目进行背景调查,收集整理项目相关资料,进行需求策划,撰写项目调查报告和信息综述,对项目组成部分或模块进行完整系统设计,联系项目相关单位和相关技术专家,制定项目可行性研究报告,协同配合制定和申报立项报告材料,组织项目团队完成项目任务,保证项目的完成时间和完成质量。 19、技术支持工程师 技术支持/维护工程师是指在一个销售型公司里对一个产品在销售后做技术培训对于客户的技术问题给与解答如果可能的话,可能还涉及公司新产品的测试或开发的技术人员。 20、技术经理 技术经理一般负责一个企业的技术管理体系的建设和维护,制定技术标准和相关流程,能够带领和激励自己的团队完成公司赋予的任务,实现公司的技术管理和支撑目标,为公司创造价值。

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。

物联网应用工程师的人才群体,主体应该包括IT和OT工程师。

从事方向大概有:智慧交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域而具体

工作岗位有:硬件设计师、嵌入式固件开发人员、无线通讯专家 、后端开发人员 、前端开发人员 、应用开发人员 、自动化与系统集成工程师 、数据科学家等。

硬件设计师:大多数物联网项目都涉及某种形式的定制硬件设计。硬件的复杂度因项目而异。在某些情况下,使用硬件模块和参考设计,基础知识和电气工程知识就足够了。而有些更复杂的项目则需要更多的经验和专业知识。常见的技术有印刷电路板(PCB)设计、无线电频率与天线设计、时钟,信号路由相关的经验、低功耗设计和功耗优化等

嵌入式固件开发人员:让硬件发挥作用,你就需要嵌入式开发人员。他们是从事最底层、最接近裸机硬件的软件开发人员。这样的软件称为固件(介于软件和硬件之间的固件)。一般这些开发人员的背景结合了电气工程、计算机体系结构和软件开发。嵌入式开发人员的工作需要与最终硬件的原型版本打交道,因此通常他们的办公桌看起来都很凌乱。 常见的技术有编程语言(C、汇编语言、C++)、实时 *** 作系统(RTOS)经验(FreeRTOS、Contiki、Zephyr)、嵌入式Linux、源代码版本控制、物理和信息安全等

无线通讯专家:大多数物联网项目都是无线的,但无线技术都很难,因为无线集物理与软件的双重复杂度于一身。通常无线通信专家都来自无线通信、网络协议和软件开发。对于大型物联网系统来说,拥有无线通信的专长才能适当地确定网络与通信模式。而消费级物联网系统则需要无线通信专长来确保通过蓝牙顺利地将设备连接到用户的智能手机。 常见的技术有网络模拟、无线网格网络、对无线传播技术的掌握、对功耗的掌握、协议(TCP/IP、IPv4、IPv6、RPL、TLS、WiFi、蓝牙、6lowpan、ZigBee、LoRA、MQTT、CoAP)

后端开发人员:在物联网系统中,后端需要处理数据库和应用程序逻辑。通常,后端都部署在云主机中,并负责存储来自物联网设备的数据、对用户进行身份验证、为前端以及与其他系统的集成提供API。 常见的技术有编程语言(JavaScript、Go、Python、Ruby)、数据库(MySQL、MongoDB、Redis)、开发运维经验、云平台(亚马逊的AWS、Heroku、微软的Azure)

前端开发人员:大多数物联网项目都有网页形式的前端。用户可以通过这类网页与系统交互。因此,这些网页需要做到易于使用、安全、可在最常见的Web浏览器中运行并保持最新状态。这些前端是用HTML开发的,而且通常都会采用某些现有的JavaScript前端框架。前端开发人员需要通过大量输出到网页上的文本来创建视觉体验。 常见的技术有UI/UX设计、用户访谈与人机交互的经验、HTML、CSS、Javascript、Web开发框架(Vuejs、React、Bootstrap)

应用开发人员:许多面向用户的物联网项目都需要使用移动应用作为用户界面。随着项目的推进,移动应用体验的重要性越来越突出。通常,我们需要开发和维护两个版本:iOS和Android。有时也可以开发混合原生应用(通常用HTML开发)。大多数应用开发人员都清楚原生与混合框架的优缺点。 常见的技术有Android、iOS开发原生/混合框架(Phonegap/Cordova、Ionic、Angular、React、Vue)、编程语言(Java、Swift、Objective C、JavaScript)

自动化与系统集成工程师:许多物联网项目都需要与现有软件集成。软件集成是一项经常被低估的任务,我们常常需要花费大量精力,运用一套特定的技术才能取得成功。此外,一旦软件集成开始,你就必须确保集成保持正常运行。这时我们就需要采用自动测试。系统集成和自动化工程师需要拥有大量实践经验和勇气,因为这是一项艰巨的工作。 常见的技术有自动测试框架(Jenkins、Mocha、Travis)、REST API、编程语言(Javascript、Java、Python、Bash)

数据科学家:物联网项目都需要围绕数据展开,而且你需要充分利用这些数据。在项目的早期阶段,这部分的工作可能很简单,只需将关键绩效指标放入Excel工作表中进行比较即可。但是随着项目的发展,你需要针对数据展开更深入的分析。这时就需要数据科学家的帮忙。数据科学家可以通过复杂的数据,寻找模式以及可付诸行动的信息,而这才是数据的最终价值。 常见的技术有统计、人工智能、机器学习、数据挖掘、编程语言(Matlab、R、Python)


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原文地址: https://outofmemory.cn/dianzi/13308185.html

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