大数据为物联网带来大智慧_物联网大数据人工智能

随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。

随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现，信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。

物联网云平台的鉴权信息是指在设备连接到物联网云平台时需要提供的安全验证信息，确保设备的身份得到确认，保证通信过程的安全性。
一般来说，物联网云平台需要验证以下鉴权信息：
1 设备ID：设备ID是设备的唯一标识符，通过设备ID来识别设备，确保数据的正确流向。
2 密钥：通常使用密钥来保证通信的安全性，只有正确提供密钥才能确保设备在连接物联网云平台时能够安全地发送和接收数据。
3 时间戳：时间戳在鉴权信息中也是一个重要的组成部分，确保使用的是合法的时间段。
4 签名：使用签名的方式来确保鉴权信息与设备之间的传输安全。
物联网云平台的鉴权信息的确立和验证过程是建立在安全策略和管理措施的基础之上的。当设备连接到物联网云平台并通过鉴权后，便可以在云平台上进行设备管理、数据管理和应用开发。同时，鉴权信息的安全与保密也是确保物联网系统整体安全的关键因素之一。

教育理解：教育大数据的意义维度
原创：吴南中夏海鹰等
世界在你手中，概念的创造图
摘要：文章聚焦什么是教育理解、什么是教育理解、什么是教育理解三个问题，探索了教育大数据对教育理解的意义。
围绕这三个问题，文章首先对教育理解进行了界定，指出教育大数据视角下的教育理解是教育工作者围绕“文本”释义把握教育育人意义的过程。 随后，文章指出，教育理解是教育大数据支撑下教育创新发展的新动能。最后，文章从智能教育生态布局、教育大数据技术发展、“理解资源”建设、教学过程优化等四个方面探讨了基于教育大数据的教育理解实践策略
此外，还讨论了教育理解的局限性，认为教育大数据伦理和教育大数据技术分别限制了教育理解的深度、广度。
文章的研究旨在提高教育工作者依靠教育大数据进行教育理解的能力。
关键词：教育理解； 教育大数据； 学习过程； 视域融合自教育学诞生以来，教育学科学化成为教育研究者孜孜不倦的追求，教育学史上许多著名教育家试图通过量化来摆脱教育学研究中的纯洁性思辨，Comenius，Herbart，Meumann，Thorndike，OConnor
但是，有些教育行为无法用准确的工具量化。 例如，学习者对人的精神、心灵等问题的内在理解、反思性感知等，很难找到有说服力的证据，只能从输入、输出的角度来判断教育的效果，而教育过程中的转换机制如何不清晰
在此背景下，极难追求教育理解理论所表达的“解释”、“释义”、“应用”、“洞察”、“移情”、“自觉”等[1]，甚至具有一定的幻想性和迷惑性，有“玄虚”之嫌
同时，由于缺乏真正的理解，教育“唤起”学习者的效用发挥和时机选择也在一定程度上受到了影响。
随着学习者的学习环境从传统的物理课堂向在线领域和虚实融合环境的转变，以及可穿戴设备和情境感知技术在教育教学中的应用，学习者的行为和特征逐渐具备了数据化的能力。
研究者们对于如何捕捉、分析、利用学习和生活各方面的数据展开了大量的研究，能够有效地挖掘各种隐藏的、无法测量的教育关系，将原本的“黑匣子”变成一种“看不见”
“就像医学上有‘核磁共振成像’技术一样”[3]，学习过程是可以测量的。
本研究聚焦教育理解是什么、教育理解是什么、教育理解是什么三个问题，探索教育大数据对教育理解的意义。
灯泡之间看起来是灰色的
一什么是教育理解：教育大数据视角1理解与理解教育在西方，理解来自解释学。
《圣经》由不同时期的不同文本组合而成，用同一意义体系来阐释其文本内涵，会产生相互矛盾的解释。
为了避免这种现象，Schleiermacher提出了他的“普遍解释学”思想。 即“先划分理解过程和理解对象，再区分他人的理解和辩证理解”[4]。
在Heidegger[5]看来，只有在生活的“周围困境”中才能产生有意义的理解，个人的文化背景、社会经验、传统观念等都会干扰这种理解。
在中国，根据《辞海》的解释，理解是指“应用现有知识暴露事物联系、认识新事物的过程，其水平因暴露的联系性质和人的认知能力而异。
[6]但《朗曼当代英语词典》对“理解”有不同的解释，更多地体现了对理解的行为和判断。
在此基础上，诠释学提出“理解是基于历史多元性主体对话结构的实践过程”[7]、“富有思想的人比缺乏思想的人更能展现出对他人在具体环境下的真正理解”[8]。
在这些“理解”解释的支撑下，学者们开始用“解释”、“释义”、“应用”、“洞察”、“移情”、“自觉”来描述理解，并据此解释教育现象，形成了理解课程观。
将理解课程观应用于教学，可以说是理解教育[10]。
在理解教育的影响下，教育者不是全部强加于作为学习主体的学习者，而是通过积极的支持和指导，通过“唤起”学习者来使教育发挥作用。
同时，“唤起”释放人们对目标、事实、记忆、概括、实验、真理探索的分析和叙述，以学习情景为教学要素的关键，构建与学习情景形成相关的“学习场域”、“学习空间”、“学习环境”也成为教育研究关注的重点
围绕创造学习者的学习环境等的后续教育、教育行为，以学习者的现有状态，也就是Gadamer[11]中所说的“偏见”为起点。
“偏见”影响理解效率和效果——现代教学理论有类似的观点，表现为以前的经验和知识对教学设计有决定性的作用，“混合学习中教学设计的起点是找人”[12]。
那么，如何找到学习者呢？ 如何把握学习者的学习状态？ 如何判断学习者的认知风格？ 教育大数据找到了解决这些问题的方法。
机电一体化
2教育大数据和教育理解大数据是继云计算、物联网之后的重大技术变革。
在美国，大数据被认为是与“信息高速公路”具有同等地位的重要科技行动[13]。
大数据的价值通过“量”与“全”的占有，进行各种数据的交换、整合、分析，发现新知识，创造新价值，带来大知识、大科技、大效益、大发展[14]。
在教育领域，教育大数据通过对教育过程数据的捕获和记录、分析和利用，解决教育过程中课程资源建设、学习环境的形成、教育科学评价和教师能力的提高等问题。
教育的根本作用是育人，表现方式是教育，教育教学的一切活动都是以“育人”为中心派生的。
因此，教学理解是以学习者为对象的理解，应该涵盖学习者对自身、课程、教学过程、评价等的认识，并在此基础上设计相应的教学环节，实现育人效果。
可以推断教育教学问题的本源是学习者理解能力的不足。
教育大数据通过挖掘数据，帮助教育工作者直观、准确地理解和认识教育及其过程，掌握学习者的“偏见”和“唤起”条件，精准跟踪学习者的情感价值观、认知能力、知识结构和技术技能的变化，达到“沸沸扬扬”
在教育大数据的支持下，教师可以更积极地调动资源，改变交流方式，实施教育支持，成为“精神交流盛宴”的主体。
在教师的积极作用下，师生冲突状态转变为融合状态，师生精神水平提高，学习者自主学习能力、创造能力、自我适应能力也显著提高。
结合以上分析，本研究重新界定了教育理解——教育大数据视角下的教育理解是教育工作者围绕“文本”的释义。 “文本”是本研究中教学过程中的多种载体，是呈现给学习者后可以通过视觉、听觉、触觉等感知到的内容。 (是把握教育育人意义的过程，其内涵主要表现在以下四个方面。 )教育理解是教育实践导向的内在调控机制。
教育理解活动及其结果是对教育实践产生促进作用的内因，理解的实践导向是理解不是主观臆断，不是融于自我意识的怪影和荒诞想象之中，而是基于教育大数据相关性的各种理性预测，调动各种资源
教育理解是基于历史的理解。
学习者“偏见”中的“以前的经历”等因素，可以在历史中找到答案。
但历史不是一部空白的历史，而是联系着过去的种种，是现实的客观存在和对未来的显现。
由于历史的不可避免性和选择性，同一门课在不同的时间会产生不同的理解。 学习者既不能脱离历史创造条件，也不能自然而然地摆脱历史的制约。
教育理解是有价值的理解。
教育大数据要通过对学习者的全域考察，体现时代精神多元化包容的特点，教育理解也要从时代精神中找到调整的方向，促进教育理解意义的不断生成。
教育理解是一种动态的理解。
教学实践是教育工作者与学习者的互动，师生在互动过程中有新的体会，教学理解也随着对话的进一步深入而实现水平的提高。
二什么是教育理解：教育大数据支撑的教育创新发展新动力2017年6月20日，每日科技网报道了阿里巴巴在支付上脱离手机的技术。 他认为，这一技术开创了新“颠覆”——这次“颠覆”的主要技术，是物联网和图像识别技术。
其实，技术尤其是信息技术已经受到各个国家的关注，如美国未来学家Rifkin[15]在《第三次工业革命》一书中提出了具有影响力的“五大支柱学说”。 英国《经济学家》杂志发表《专题报告》，提出了“制造业数字化”第三次工业革命的特点[16]德国提出了“工业40战略”； 我国提出了“中国制造2025计划”等。
在教育研究者看来，新工业革命需要关注人才培养的理念、目标、内容、方法与途径、体系重点等系列化转型[17]。 核心是实现教育的根本任务，“让学生意识到自己是同一个生物圈的一部分，从而思考、活动身体”。 具体体现在：破除批量化、标准化、固定化育儿理念，实行个性化、定制化、分散协同化，注重人的个性化和差异化发展，培养创新意识、合作意识、发展意识、服务意识、终身学习能力、社会情绪能力，注重人与人之间的关怀
使这些变化发生，其根本要求是更加关注人，这也是理解教育的出发点。
1创新型人才的培养需要教育大数据的紧密支撑。 “创新型人才”是指具有创新意识、创新精神、创新思维、创新能力并能取得创新成果的人才。
( 18 )从实践看，创新行为是在内在优势和外部环境的双重影响下，结合知识体系和环境体系的内外作用而产生的，而问题发现能力、批判性思维、资源整合能力、问题解决能力是创新行为发生的关键。
理想的创新型人才教育，需要教育者首先明确不同个性学习者的不同兴趣爱好和不同的学习需求，并提供相应的学习内容和方式，引导学习者正确分析、勇于尝试，不断地将学习过程过渡到“学习型创造”过程。
随着传统课堂学习向混合学习、在线学习的转变，更多的学习行为会通过大数据出现在教师身上，教师可以通过大数据找到创新人才的发展需求，提供相应的学习资源，设计特定的教学环境。
在教育大数据的紧密支撑下，创新型人才培养的客观规律和总体模式将被人们更加合理、准确地认识。
2文化多样性需要通过教育大数据捕捉学习者的移情状态。 不同种族、宗教、语言群体之间的联系日益紧密，原本封闭的民族文化受到冲击，学习者对各种事物有着多元的理解。 在教育实施过程中要抓住学习者的移情状态，实施“入心”教育。
在传统的教学范式中，研究者把这种基于学生状态进行教学的教学设计称为“生成式”设计。
教育大数据通过情境感知装置将学习者的“心动”转化为实时“可视”，让教师在此基础上有目的地呼叫资源、激发兴趣、调节情绪，让学生不再是课堂上的“弃儿”。 师生在对话中产生共鸣，产生教育理解所需的“视域融合”。
3复杂的新型人才培养需要教育大数据提供过程的支撑，Piaget[19]指出，传统认知论只重视高级认知，即只重视认知的最终结果，看不到认知的建构过程。
与此相似，量化数据在传统教学中的主要作用是判断“输入”与“输出”的关系。
换句话说，就是判断通过量化数据，提供什么样的教育，得到什么样的结果，通过教育输出了什么样的可测量的结果，对于输入后对学习者的作用过程不知道。
即使在现代教育中，人才培养的实际效果也没有明确的证据有力地说明教育创新的合理性和科学性。
教育大数据通过描述学习者的全方位数据，用教育大数据支持的“分析”替代了教育过程的复杂性。 教师为学习者创造的视野不是教师想象中的视野，而是基于教育大数据的“可视化”视野。 师生之间出现共鸣，甚至发生视域的融合，在融合过程中引导学习者的学习、工作、人、发展。
4人才评价的成长潜能评价需要为教育大数据提供反馈，评价具有世俗意义的人才的“选拔”功能，既是教育理解的目标，也是下一阶段理解产生的基础。
以考核为手段的评估，缺乏评估所需的全面性、准确性、可靠性的教育大数据提供了准确记录学习过程、学习效果、学习效率的功能，在一定程度上可以衡量学习者的潜能。
在此基础上，教育大数据从“学习量”到“学习能力”、“学习效率”等全面反映学习者潜能的数据进行评估，帮助教育工作者构建个性化的支持机制，最大限度地发挥学习者的潜能。
同时，用人单位或较高级别的教育机构也可以通过教育大数据全面考察学习者的状态、特征和发展潜能，选拔必要的合适人才，实现人才选拔功能。
大数据
三、如何进行教育理解：基于教育大数据的实践策略“拥抱新范式，总是需要重新定义相应的科学。
[20]我们在思考教育大数据理解价值的同时，要基于以下教育大数据实践策略，指导教育实践改革，促进教育研究范式的转变： 1利用教育大数据促进教育理解以发挥教育大数据的理解价值不是一个不言自明的话题。
相反，教育大数据理解效用的发挥需要几个前提条件。
在数据获取上，只有从传统课堂场转向面向未来的“虚实融合场”，最终目标转向“智慧学习场”，才能及时捕捉教育大数据。
“智力学习场”的目标是建立可感知学习的环境，以识别学习者的特征，提供适当的资源和方便的交互工具，记录学习过程，评估学习成果，最终促进有效的学习[21]。
利用教育大数据捕获技术和设备，设置相应的采集条件，配置便于获取教育大数据的智慧教育生态，为后期的数据捕获、利用和创新提供数据支撑，可以更好地发挥教育大数据的理解价值。
2发展教育大数据技术，支持教学过程与学习者视域融合的商业大数据特征清晰，数据模型简单，应用价值清晰。
教育大数据要产生应用价值，需要将自然语言、外部环境、人文基础、资源特征等所有相关因素转换为形式逻辑，通过转换体系以简单易行的方式为教师提供讲解文本、图表等支持。
其中，教育大数据技术起到的作用非常重要，因此：开发情境感知技术和设备，准确掌握学习者的生命体征变化数据和学习过程相关变化数据等； 探索连接学习系统的智能穿戴设备与学习状态之间的联系，掌握学习者的情绪变化(表现为心率、肢体语言、脑电等变化)，帮助教师对学习者的理解。 探索建立基于大数据的及时反馈机制，通过调整教学方式，促进学习者回到学习的“舒适境界”，使教师和系统能快速感知学习者的适应度。
3依托教育大数据，建设“资源理解”“资源理解”，本质是学习者乐于学习的资源，是能够与学习者视域融合的资源，是基于学习者的生活经历、人文素养、期望和想象力等个人状态，通过与资源的交流而构建的“学习世界”
“资源理解”的构建可以从以下几个方面入手：教育大数据对学习者的“期望”理解度是“资源理解”构建的基础。
教育大数据是教育工作者提高资源“生命质量”的有效支撑。
学习者在与资源交互过程中的动作特征、交互特征、过程特征和反馈特征等可以通过数据方式来捕捉，哪里是难点，需要更多的案例来帮助学习者理解； 哪里有点无聊，就需要增加资源趣味性哪里简单，就需要提高认知负荷水平等等——这些问题都可以通过流程数据，以仪表的方式通过平台反馈给资源建设者
挖掘促进理解的“空白点”。
提高“理解境界”，需要设置“空白点”引发学习者的“失落”情绪，从而激发探索、填充、完善资源的意愿，提高理解水平。
但是，如何发现这样的“空白”，考验着教育者的智慧。 ——一般来说，热潮兴起时的“突然冷却”、平凡奇特时的“突然脱落”、兴致勃勃时的“突然停滞”等都有“空白”的效果。
认清这些状态，在教育大数据技术进步的前提下，具有更多的可能性。
教师应该依托教育大数据，通过“空白点”将认知范畴内的理解水平与学习者相关联，建立“理解资源”。
4发挥教育大数据精准支撑，优化教学过程教育大数据通过支持教学过程优化对教学理解产生作用：教育大数据帮助教师正确认识教学过程。
理解教育理念后，认为教学过程是课程专家、教师、学习者、技术人员在特定场域进行的创新协同活动。
通过教育大数据技术，可以完全展现教育过程的直接、客观、准确、真实等特点； 通过严密严密的逻辑推理和联动的云数据，教师对学习者在学习过程中的认知变化、能力变化、情感变化等及其影响因素的认识也更加合理，这为优化教学过程提供了条件。
教育大数据为教师如何介入、何时支持提供了依据。
教学文本性质、认知方式、学习者情境不同，理解过程会产生偏差，教师需要嵌入一定的支持以纠正偏差，形成共识。
教育大数据可以及时捕捉无节奏的键盘敲击、焦虑的斜视、与学习者的无序互动等各种“非正常信息”，这些信息有助于教师有意识地调整教学，开展针对性的学习支持。
教育大数据可以改变教育理解的“主观性”，促进基于量化的客观判断。
亚里士多德认为，理解只是一种判断，它“不是永恒存在和永恒不变的，而是引起怀疑和关怀的”[22]。
由于理解的主观性模糊了学习输入，教育大数据需要收集相应的信息，基于现有特征判断教育干预和支持是否合理。
总之，教育大数据的理解意义在于找到人，看清人的状态，提供相应的资源、过程等学习支持，可以优化学习过程，促进理解的发生。
大数据会从连接的移动设备上分析大量数据。
白色背景上的手智能手机
四教育理解限度：伦理与技术双重约束1教育大数据伦理：制约教育理解的深层教育数据伦理是对教育数据产生、收集、存储、分析利用过程中应具有的道德信念和行为规范的理性审视[23]。
在教育理解领域，教育大数据的基本运作方式是收集学习者关于学习过程、社会生活、身体状态、精神情感等方面的数据。
随着数据采集技术的飞速发展，数据在“洞察”学习者学习过程、提高学习者理解水平的同时，“也是学习者隐私失控的开始”[24]。 例如，教育大数据的大规模使用会泄露学习者的隐私，永久存储的数据可能会对学习者进行固化标记，数据驱动模式容易导致学习者潜能的挖掘不充分[26]等。
因此，教育大数据的发展需要在道德和秩序两个体系的规范要求下发展，需要遵循安全原则、公平原则、知情同意原则等伦理标准，避免数据采集的无序； 对大量数据的挖掘要保持一定的敬畏，不要越过伦理的“底线”。
2教育大数据技术：广泛制约教育理解的教育数据技术是教育大数据发展和应用的“新引擎”，但现有教育数据技术存在情境感知能力不强、生命体征识别能力不高等不足。
另外，教育领域在教育大数据方面的技术研发投入较少，限制了大数据技术对教育的发展，制约了教育大数据理解价值的发挥。
总的来说，教育理解的价值在于提供更好的教育，教育大数据技术的出现支撑着教育理解的加深。
值得注意的是，教育大数据技术作为工具性的存在，无论提供多么全面的学习者信息，捕捉数据的技术多么强大，实现了多么准确的反馈，都不能替代教师对学习者的理解，更不能替代教师和教育团队的自我理解
尽管如此，教育大数据还是可以为教育理解的产生和理解水平的提高提供技术支撑，帮助师生实现自我理解、自我超越，从而在教与学上出现更大的突破，实现个人的生命意义。
虚拟形象教育软件
参考文献[1]McTighe J，wigginsgtheunderstandingbydesignhandbook [ m ]Alexandria， VA:associationforsupervisionandcurriculation 1999:19[2] [ 26 ]吴南中、夏海鹰教育大数据范式的基本理念与建构策略[J] 电化教育研究，2017，2017 2018、2019、2018， 2019]涂子沛大数据：正在到来的数据革命，以及政府、商业，2013:12，33[4]洪汉鼎诠释学——其历史与现代发展[M] 北京：人民出版社，2001:74[5] 靳玉乐理解教学[M] 成都：四川教育出版社，2006:3[8] (加)马克斯范梅南著李树英译教学机智——教育智慧的含义[M] 北京：教育科学出版社，2001:4454 (3) 29 )8)3-8[11] (德)汉斯格奥尔格加尔达马着洪汉鼎译真理与方法——哲学解释学的基本特征)上1999:355，28[ 12 ]吴南中混合学习视域下的教学设计框架重构3——兼教学[5]:18-24[13]何克抗大数据面面观[J] 电化教育研究孙豫宁译第三次工业革命[M] 北京：中信出版社，2012:32[ 16 ] Rothko pfdthethirdindustion 2011 )鲍成中第三次工业革命与人才培养模式变革[J] 教育研究，2013，2010 (4- 9，43[ 18 ]任飏，陈安论创新型人才及其行为特征[J] 教育研究，2017， (1) 149-153[ 1995:3[20] (美) TS 库恩着李宝恒，纪树立译科学革命的结构( m ) 上海：上海科学技术出版社，1980:44[21]陈卫东，叶新东(5) 42-49[22] )古希腊)亚里士多德着廖申白译尼各马可伦理学( m ) 北京：商务印书馆，2003:183[23]刘三娘牙，杨宗凯，李卿教育数据伦理(大
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自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：>工业和信息化部已将物联网规划纳入到“十二五”的专项规划，目前正在形成初稿。同时，工信部也正在加快“顶层设计”，积极研究和推进物联网技术标准和产业化。以下总结物联网概念股：
1恒宝股份:盈利能力显著提升,业绩爆发或在下半年
2新大陆:物联网业务爆发尚需等待
3聚光科技:环境监测物联网先锋,两化融合产业升级推手
4东软载波:电力线载波龙头受益智能电网建设,物联网应用空间广泛
5盛路通信:移动宽带助力物联网公司起航,近看微波超预期,中看物联网布局
6安居宝:保障住房的推广和智能家居是公司的成长动力
7达华智能:实实在在的物联网应用,看得见的市场需求
8远望谷:毛利率恢复正常水准,物联网发展前景广阔
9东方电气:电源设备领袖,期待风机增长
10大唐电信:金融IC卡推广和移动支付标准制定提速利好公司业务
11东信和平:金融IC卡是未来业绩成长主要动力
12厦门信达：自动识别芯片生产商
同概念的股票还有以下多只，注意其特点对比：
盘子最小的是北斗星通2295万、飞马国际5610万、三维通信7008万、怡亚通9300万、远望谷113亿。
最便宜（市盈率最低）的是航天信息、中国联通、浙大网新、同方股份、厦门信达。
绝对价格最低的是东方电子、浙大网新、中国联通、上海贝岭、厦门信达，股价基本在10元以下。
市净率最低的是中国联通、同方股份、上海贝岭、渐大网新、东方电子。
每股未分配利润最多的航天信息、同方股份、中国联通、三维通信、北斗星通。
每股公积金最多的是同方股份、大唐电信、三维通信、怡亚通、中国联通。
自大盘3478点调整结束后至今涨幅最大的是恒宝股份、东信和平、新大陆、大唐电信、海虹控股和厦门信达。股价均已翻了一倍还要多。
涨幅最小的股票是中国联通、同方股份、北斗星通、航天信息、飞马国际
4只最正宗的物联网概念股比较：
远望谷：盘子最小。厦门信达最便宜，绝对股价最低。东信和平,新大陆强势。
分析结论：
物联网概念板块的老龙头是恒宝股份（并不是最正宗的）。

一、互联网行业

截止到今年第二季度，中国互联网用户已经达到58亿，移动互联网用户已经达到46亿，第二季度中国智能手机销售量全球第一。多个第一的背后是人们生活方式的颠覆性的改变，是移动互联网市场的巨大商机和诱惑，“移动互联网来了，而且是以压倒性的优势来了”。

我国互联网用户规模庞大，消费能力稳步提升，智慧城市、智能交通、智慧医疗、智慧教育等应用场景都有着较高的市场需求与实践机会。

随着5G的加速部署，边缘计算基础设施将迎来迅速发展，基于5G的智能驾驶、工业互联网等将是边缘计算应用的热点领域。

产业互联网将重塑企业运营核心竞争力，在提高劳动生产效率的同时降低生产、运营以及交易成本，优化资源调配能力从而实现提质增效。

随着互联网信用管理体系、支付手段、消费习惯的培育成熟，无人商店、无人酒店、无人银行等无人服务设施已逐渐具备了较高的用户接受度和更为扎实的生态基础条件。

同时，随着三网融合的发展，形成互联网电视、IPTV、网络电视、数字电视、手机电视等多种新型电视方式，这些方式既为广电有线网络的发展提供了巨大的机遇，也带来了挑战，兼并重组渐成行业发展热点。

互联网已经成为当前社会最重要的信息设施，互联网和大数据带来的海量信息，也会取代很多繁琐的体力工作。让人们投入更加安全和智慧的工作，进而推动社会的进步。5G时代互联网产业的发展前景，互联网行业会越来越富集，划分也会愈加细碎。5G技术的到来将会使互联网技术及其应用在产生新的飞跃。所以互联网行业将来很吃香。比如大数据开发、云计算、搜索、移动互联网等热门领域都有大量的高薪工作需求。

二、健康管理行业

根据日本卫生部公布的相关数据，在日本，每300人就拥有一名健康管理师或营养师，健康管理师的数量相当于临床医师的24倍。而目前我国专业健康管理方面的从业人员仅有10万人左右。而随着我国“全民健康管理工程”的推进、人口老龄化的进程加快以及期望寿命的延长，这一数字预计还将继续增长。另一方面，我国的高端人群聘请私人营养师的热潮也在逐步显现，寻找专属的私人健康顾问，让他们为自己的形体及健康保驾护航，已经成为越来越多高端人群进行长期健康投资的趋势之选。我国未来所需的健康管理师保守估计也需260万人，人才缺口非常巨大。所以健康管理行业将来也很吃香。

三、智能家居行业

统计数据显示，智能家电就国内来言拥有着过亿的潜在客户，特别是追求生活品质的年轻人，对智能家电的要求高，需求大，是最大的潜在客户群。根据数据预估，2015年智能家电产值将达到1250亿元，2020年或将冲破一万亿，成为智能家电行业发展最快的关键部分，前景广阔，市场潜力巨大。

物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。

辞海 1989
空间 P4689
在哲学上,与"时间"一起构成运动着的物质存在的两种基本形式。空间指物质存在的广延性;时间指物质运动过程的持续性和顺序性。空间和时间不依赖于人的意识,具有客观性。空间、时间同运动着的物质是不可分割的,没有脱离物质运动的空间和时间,也没有不在空间和时间中运动的物质。空间和时间又是互相联系的。现代物理学的发展,特别是相对论的提出和得到证实,更表明空间和时间同运动着的物质的不可分割的关系。唯心主义否认空间和时间的客观性,形而上学唯物主义把空间和时间看成是脱离物质运动的,这些看法都不符合客观时空的本来面貌。空间和时间是无限和有限的统一。就宇宙而言,空间无边无际,时间无始无终;就每一具体的个别事物而言,则空间和时间都是有限的。自然科学中通过量度单位的选定和参考系的建立对空间和时间进行量度。量度空间一般以米或其分数(如厘米、微米)或倍数(如千米)为单位。量度天体间距离时则用天文单位、光年、秒差距。量度时间一般以地球自转和公转为标准,由此定出各种年、月、日、时、分、秒等单位。历法是量度较长时间的系统。近代利用某些物质原子的内部过程作为空间和时间的量度标准。

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