五层物联网军事应用的系统参考架构是什么样呢？

1从各种物联网军事应用中总结出的元件、组件、模块和功能的共性及区别；
2构建出的分层结构、接口、数据类型、连接关系等；
3在物联网军事应用领域中己经存在的以及需要重新统一的标准;
4物联网军事应用的共性要求和管理理念;
5不同军事应用的共同点;
6现在通用物联网军事应用架构和未来通用物联网军事应用架构;
7根据开发者的兴趣提供设计、分析和剪裁物联网设计的扩展。
通过分析物联网军事应用的特点，参考民用物联网系统相关技术理论，我们提出了由感知层、接入层、网络层、服务层、应用层组成的五层物联网军事应用的系统参考架构。 感知层
感知层主要组成包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、各种传感器(如温度传感器、声音传感器、振动传感器、压力传感器、磁敏传感器、阻力传感器、压电传感器等)。物联网感知层的主要功能是信息感知和原始数据采集，必要时辅助完成下行的末端物体控制。
感知层是物联网军事应用的基础，是物理世界和信息世界的衔接层，主要通过各类信息采集、执行和识别设备，采用射频识别技术、条形码技术、传感器技术、定位技术等，实现物理空间和信息空间的感知互动。根据用户具体需求，确定需要感知有限元培训公司的对象和采用的信息处理技术，同时实 接入层主要由基站节点或会聚节点和物联网接入网关等组成，完成末端各节点的组网控制和数据融合、会聚，或完成末梢节点下发信息的转发等功能。当末梢节点之间完成组网后，如果末梢节点需要上传数据，则将数据发送给基站节点，基站节点收到数据后，通过接入网关完成与承载网络的连接;当应用层和服务层需要下传数据时，接入网路由收到承载网络的数据后，由基站节点将数据发送给末梢节点，从而完成末梢节点与承接网络之间的信息转发与交互。
接入层接入层目前的接入手段主要有短距离无线接入、长距离卫星接入、有线接入等手段，其中无线入的功能主要由传感网(指由大量各类感器节点组成的自治网络）来承担。美军在通信骨干网的基础上，尤其强调对“最后一英里”接入网的建设，由此可见接入层的重要地位和作用。
网络层网络层是核心承载网络，承担物联网接入层与应用层之间的数据通信任务。网络层主要用于实现信息的传输和交换，提供广域范围内的应用和服务所需的基础承载传输网络，包括卫星通信网、移动通信网、骨干光纤通信网络及局部独立应用网络等。
不同网系、通信手段之间的随遇接入和无缝融合，形成端到端、对用户透明的传输与交换能力是网络层需要重点解决的问题。

大数据远距离，用4G网络

网络布局上，远距离的网络直接连基站，无需自己布设网络节点。而近距离的网络都需要有一个网络节点，先把终端数据传给节点，节点再接入广域网。远距离传输比近距离传输的价格更贵、功耗更高，合理利用远近搭配，能够有效降低物联网终端的成本。

例如原本的共享单车采用2G网络解锁，必须要保持数据长连接或使用下行短信开锁，功耗高费用大，而下载的共享单车抛弃了远程解锁，直接使用手机的蓝牙解锁单车，节省了数据流量、降低了功耗、还能提高开锁速度；盈能量电动自行车智能充电站也是物联网高科技产品，运用最新窄带通讯技术，引领电动自行车充电设备的技术高度。

云服务的设计物联网的云服务器和APP的设计，和互联网基本是一致的，JAVA、PHP、ASP都可以用来做物联网的后台处理。移动互联网是“人－－服务器－－人”的架构，物联网是“物－－服务器－－人”的架构，两者本质是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>

使用场景分散化，技术集中化物联网的使用场景，总结下来很一致：采集＋传输＋计算＋展,物联网终端采集数据、把数据传输给服务器、服务器存储和处理数据、把数据展示给用户。

不超过3人。
全国各高校的在校学生都可以报名参加此项比赛，不限学历专业。以团队的形式报名，每队不超过3名队员及1名指导教师。参赛者需要提供学生证电子件。
全国高校物联网应用创新大赛是面向全国高校开展的物联网竞赛活动，旨在培养学生在物联网方面的学习能力、创新意识和动手能力，为全国高校物联网教育教学和研究创新成果提供一个集中展示的平台。通过此次竞赛，搭建物联网科技创新成果展示和交流的平台，促进高校物联网教育方法的交流和教学质量的提升，激励高校对物联网创新应用人才的培养，培育和推广基于物联网应用的创新型科研成果，推动物联网产业的发展。引导高校物联网教育教学、科研工作及产学研的深化发展，培养学生的创新意识、实践能力和团队合作精神，为全国高校搭建一个物联网知识技能和创新成果展示与交流的平台。

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面昌平电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

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