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基于大数据论文检测系统

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基于大数据论文检测系统

Paperbye论文查重软件目前有两个版本,标准版(免费版)和旗舰版(收费版),同时还有自建库查重可以查出所有参考内容,这样不易担心任何查重软件。

优秀功能1、自动降重,根据论文重复率情况,自己选择性软件自动降重辅助提高论文修改效率;2、自动排版,根据各校论文要求格式会自动进行格式排版,一键生成,快速便捷;3、同步改重,在查重报告里实现一边修改文章,一边进行查重,及时反馈修改结果。4、自建库,自建上传参考过的文章进行单独比对,可以查出所有抄袭内容。5、自动纠错,AI识别文档中的错别字和标点误用,提示错误位置并提供修改建议。

总结了五种修改论文方法,感觉是降重必备的。

1、变换表达。先理解原句的意思,用自己的话复述一遍。

2、词语替换,在变换表达方式的基础上结合同义词替换,效果更好。

3、变换句式,通过拆分合并语句的方式进行修改,把长句变短句,短句变长句,。

4、图片法,针对专业性太强不好修改的语句或段落(比如计算机代码,法律条款,原理理论等),可以适当把文字写在图片上展现,但是这种方法不宜用的太多。

5、翻译法,用百度翻译或谷歌翻译,中文翻译成英文,英文翻译成日语或其他语种,再从日语翻译成中文,这种看似不错,感觉效果还是不好。

每个学校要求的论文查重系统不同,但是我们也需要自己提前进行查重,因为不查重是无法知道自己的论文内容是否有问题的,就算已经修改了,说不定重复率还是很高。目前网上的论文查重系统很多,大家各自的选择都不同,只有对比才知道哪个系统更加适合自己。一、对比网站的专业性一般都是在百度搜索论文查重,然后会出现很多网站,我们不要马上提交自己的论文内容,先对比网站设置如何。因为现在都是在网上提交查重,如果网站不稳定的话,那么查重结果肯定不准确的。所以,大家要谨慎进行选择,不要随意看到一个论文查重网站后马上提交检测。二、看论文查重系统的更新情况论文查重怎么计算重复率主要是看数据库是否广泛,例如学校查后的重复率只有20%,自己查重后的重复率可能有30%或者15%,这也是因为每个系统的数据库不同。所以,我们在选择论文查重系统时,必须特别注意网站的数据库如何。三、网络成功案例的衡量选择论文查重系统,我们可能是导师或者同学推荐的,网上的成功案例还是很重要的。有的论文确实是第一次查重都达到了60%,在论文查重系统的帮助下能降到30%,这类系统若有庞大的文献数据库,并能帮助我们对论文进行修改,这样的系统才是值得选择的。

Checkpass 论文检测系统主要是基于大数据互联网资源作为对比库,互联网的文献库(网页、文库)费用低。Checkpass 查重一般较为严格,非常适合论文初稿期查重使用,尤其是借鉴非常多互联网数据和文档的论文,适用于对学位论文(专科、本科、硕士、博士)、新投稿论文等进行检测。比对数据库有哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。

Checkpass 可以免费查重了

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可以免费论文查重的系统,下面给你分享一些:1,蝌蚪论文查重(免费)专业版每天免费查重一次,非常适合初稿检测,不花钱。3,论文狗(免费)专业版每天免费查重一次,适合初稿检测4,paperpp(可免费)关注送5000字免费查重5,papertime(可免费)关注领取10000字免费查重6,渣搜paperfree(可免费)关注领取10000字免费查重7,paperOK(可免费)关注领取10000字免费查重8、paperpass(可免费)关注领取1000字免费查重,旗舰版付费检测,支持在线降重9,paperccb(免费)专业版每天免费查重一次,适合初稿检测完毕!

论文检测系统数据资源

tmlc论文检测包括的数据库如下:

1、中国学术期刊网络出版总库,中国博士学位论文全文数据库,中国优秀硕士学位论文全文数据库,中国重要会议论文全文数据库,中国重要报纸全文数据库。

2、中国专利全文数据库,互联网资源,英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)。

3、港澳台学术文献库,优先出版文献库,互联网文档资源,图书资源,学术论文联合对比库,CNKI大成编客-原创作品库。

使用tmlc系统检测论文时候注意事项如下:

1、自己检测要填写自己真实姓名:自己通过在网上找到的知网查重渠道进行论文查重的时候,要填上自己真实的姓名,如果用知网查重过后被收录,姓名是别人的,会在知网数据库“学术论文联合比对库”里收录你的论文会是别人的姓名,可能会为后埋下不可预知的麻烦。比如以后如果抽检,可能会出现这种情况,说不清到底是谁抄袭谁的。

2、尽量争取第一年顺利毕业:如果第一年知网查重过后,无论是内容思想还是相似比例不合格导致没有顺利毕业,被延迟到下一年,如果第二年还是用这篇论文,那么进行知网查重的时候论文重复比例,可能会达到100%的相似比例。因为去年检测过,被收录了做比对数据了,再检测和自己论文重复了。这种风险很麻烦,认真对待自己的论文,一次通过,这样是最省心的。

3、为自己发表学术专著埋下隐患:如果硕博毕业论文在知网查重的时候,没填姓名或填错姓名,以后把论文作为专著出版或引用了自己论文内容,杂志社都是有知网查重系统的,检测会和自己的论文重复,这样到时杂志社说你验证剽窃别人的论文,这里实际还是强调写真实姓名,可能会避免一些想不到的麻烦。

国内知名的知网查重、维普查重、万方查重、PaperFree、PaperTime、cnkitime等,这些网站都可以进行论文查重,用户在使用论文查重的网站时,需要注意网站的正规性、可靠性、查重性是否是好的,如果用户访问了不正规的查重网站,造成了自己的经济损失,就会造成不必要的麻烦,一是花了钱没有查重效果,二是浪费了自己的时间,因此用户需要选择正规的网站来进行论文查重。

Papertime 拥有海归博士多年研发基于大数据指纹比对算法,相比常规比对速度提升10倍,在保证查重质量的情况下,几秒钟就可以出查重结果。系统采用自主研发的动态指纹越级扫描技术检测的主要步骤有:文本预处理、语义挖掘、深度识别并且检测准确率高达99%以上

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运动数据检测系统论文

之前也是为论文苦恼了半天,网上的范文和能搜到的资料,大都不全面,一般能有个正文就不错了,而且抄袭的东西肯定不行的,关键是没有数据和分析部分,我好不容易搞出来一篇,结果还过不了审。 还好后来找到文方网,直接让专业人士帮忙,效率很高,核心的部分帮我搞定了,也给了很多参考文献资料。哎,专业的事还是要找专业的人来做啊,建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目,分享给大家: 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价

美好的大学生活最终以毕业论文结束,每个毕业生都必须面对完成毕业论文的挑战。对于大多数学生来说,论文。写完论文后还必须进行检测,那么下面和小编一起来了解一下用什么系统检测论文呢? 每个人在选择论文查重检测系统时,都会出现选择困难症的情况,市场上的论文查重检测系统太多了,不知道选哪个。从数据而言,目前大家使用较多的论文查重检测系统主要是学校内部大系统,90%以上的高校都强制大家在提交自己的论文查重报告时一定要提交学校查重系统的论文查重检测报告。众所周知,论文查重费用确实很贵,而且论文写下来至少要查重5~10次,这样查重费用就是一笔不小的开销。小编建议时,小编建议可以选择一些可靠权威的检测系统。比如可以选择Paperfree论文检测系统,等论文重复率降到学校要求的指定范围,再用学校系统进行最终查重。Paperfree论文检测系统的查重精度堪比知网,而且这个软件也有很长的发展历史,各方面的功能都非常成熟。 Paperfree的优点是查询范围很广,查询效率很高。以前我们也接触过其他类型的查重平台,但是需要一次又一次的等待,查重过程中会出现卡壳。使用Paperfree件进行论文查重检测,不会出现这种情况,因此说这个检测系统还是很实用的。

在网上搜索到一种意大利进口的光学体能检测系统,09年的李宁篮球训练营,选拔运动员的时候就用了这种新的测量设备,Optojump Next,它是一套全新的分析和评估系统,为竞技体育评价和优化运动员的体能提供新理念:基于专业并准确的客观数据,可以为运动员开发特别定制的训练计划。通过获取基本的参数,可以确定运动员体能和身体条件的级别,教练员和研究员可以持续地检测和监视运动员的状况;因此,可以用一种简单并直接的方法确认运动员的体能或身体状况;建立实时数据库,比较同一个运动员或不同运动员在不同时期的数值(甚至在数月或数年之间)。它是由发射端和接收端组成的一种光学测量系统。根据选定的分辨率,每一节包含33到100个发光二极管。发射端的发光二极管连续不断地与接收端进行通讯;系统探测两端之间任何的通讯中断并计算它们的持续时间。以1/1000秒的精度测量一系列跳跃的过程中的着地和腾空时间。以这些数据为基础,通过新一代Optojump 软件,以最大的精确度和实时地获得与运动员体能有关的数据。非接触式运动机械部件保证测量的准确性及可靠性。通过在指定地点安装小型摄像机,Optojump Next不仅可以获得数字数据,还可以记录测试的影像信息,并且完全和测量事件同步。可以在数据和图像之间交叉核对。视频和其它数据保存在数据库中,可以比较不同运动员或同一个运动员在不同时期的体能。它可以分为单米系统、模块化系统以及二维系统。你有兴趣的话,你可以上网搜索下,他们的这个身体测试的设备,几乎适用所有的运动,挺实用的,一物多用,而且精确度也很高。

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毕业设计论文可以找别人帮你做啊,把你的详细要求发不到任务中国网,让高手给你解决这个问题。或者你去抄一片。

热电致冷器件特别适合于小热量和受空间限制的温控领域。改变加在器件上的直流电的极性即可变致冷为加热,而吸热或放热率则正比于所加直流电流的大小。Pe1tier 温控器的设定温度可以在一个较宽的范围内任意选择,可选择低于或高于环境温度。在本系统中我们选用了天津蓝天高科电源有限公司生产的半导体致冷器件 TES1-12739,其最大温差电压 14.7V,最大温差电流3.9A最大致冷功率33.7W。1.5 其它部分系统采用Samsung(三星)公司生产的真空荧光数码显示屏 VFD用来实时显示当前温度,以观察控制效果。键盘和串行通信接口用来设定控制温度和调整PID参数。系统电路原理图如图3所示。2 系统软件设计系统开始工作时,首先由单片机控制软件发出温度读取指令,通过数字温度传感器 DS18B20 采样被控对象的当前温度值T1并送显示屏实时显示。然后,将该温度测量值与设定值T比较,其差值送 PID控制器。PID 控制器处理后输出一定数值的控制量,经DA 转换为模拟电压量,该电压信号再经大电流驱动电路,提高电流驱动能力后加载到半导体致冷器件上,对温控对象进行加热或制冷。加热或制冷取决于致冷器上所加电压的正负,若温控对象当前温度测量值与设定值差值为正,则输出负电压信号,致冷器上加载负电压温控对象温度降低;反之,致冷器上加载正向电压,温控对象温度升高。上述过程:温度采样-计算温差-PID调节-信号放大输出周而复始,最后将温控对象的温度控制在设定值附近上下波动,随着循环次数的增加,波动幅度会逐渐减小到某一很小的量,直至达到控制要求。为了加快控制,在进入PID控制前加入了一段温差判断程序。当温度差值大于设定阈值Δt时,系统进行全功率加热或制冷,直到温差小于Δt才进入PID控制环节。图4为系统工作主程序的软件流程图.3 结论本文设计的基于单片机数字PID控制的精密温度控制系统,在实际应用中取得了良好的控制效果,温度控制精度达到±0.1℃。经48小时连续运行考验,系统工作稳定,有效地降低了辐亮度标准探测器的温度系数,使辐亮度标准探测器在温度变化较大的环境中也能保持其高精度,为实现基于探测器的高精度辐射定标的广泛应用奠定了基础。本文作者创新点:在原来基于PC的PID温控系统的基础上,设计了由单片机、数字式温传感器DS18B20和半导体致冷器组成的精密温度控制系统。该温控系统的应用为高精度光辐射测量仪器-辐亮度标准探测器的小型化、智能化提供了有利条件。

“温度控制系统”应该是一个可以恒温的系统,或者根据一定的情况(时间等)实时的进行调整,那么这肯定就需要一个温度检测器件(一般温度要求不高的话可以考虑用18B20芯片或者精度高点的AD590),然后是温度增减的执行部分(比如空调的制冷和制热控制,最简单的是电风扇的风速控制),这是一个闭环控制,如果需要控制的量比较少,而且想省钱的话就用普通的51系列单片机就OK了,祝你成功!

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物联网环境检测数据系统论文

物联网就是物物相连的网络,是我国的新兴战略产业,是未来发展的趋势。下面是我精心推荐的关于物联网技术的论文,希望你能有所感触!

【摘 要】物联网就是物物相连的网络,人与人、人与物、物与物都互联成网。物联网技术是当今的前沿技术,是我国的新兴战略产业,是未来发展的趋势。物联网技术目前处于起步阶段,但各国都十分重视并作为战略产业来研究和发展。本文从物联网的由来、物联网的特征、物联网的类型、物联网的组成等四个方面来探讨物联网技术。

【关键词】物联网;特征;组成;关键技术

一、物联网的由来

物联网的概念最早于1995年出现在比尔盖茨的《未来之路》书中,在该书中比尔盖茨已经提及了Internet of Things的概念,只是当时并没有引起人们的重视。1998年,美国麻省理工学院创造性地提出了当时称为EPC系统的“物联网”的构想;1999年,美国麻省理工学院首先明确提出了“物联网”的概念,提出了物联网就是将所有物品通过射频识别(RFID)等信息传感设备与互联网相连,能实现智能化识别和管理的网络。2005年11月,国际电信联盟在突尼斯举行的信息社会峰会上发布了《ITU互联网报告2005:物联网》,正式提出了物联网的概念。

2009年11月,温家宝发表了《让科技引领中国可持续发展》的重要讲话,“我国要着力突破传感网、物联网关键技术,及早部署后IP时代相关技术研发,使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”,从而物联网作为我国的新兴战略产业。

物联网就是在计算机互联网的基础上,利用射频识别、传感设备和无线通信等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”; 即英文名称为“Internet of Things”,简称IOT。在这个网络中,物品能够彼此进行“交流”,而无需人的干预。其实质是利用RFID等技术,通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联和共享。

二、物联网的特征

(1)网络化:网络化是物联网的基础。不论是有线、无线还是专网来传输信息,都必须依靠网络,而且必须与互联网相连,这样才能形成完全意义上的物联网。(2)互联化:物联网是一个包含多种网络、接入、应用技术的大集成,也是一个让人与人、人与物、物与物之间进行交流的平台;与互联网相比,物联网具备更强的开放性,应能够随时接纳新设备、提供新的服务与应用,即物联网具备自组织、自适应能力。(3)物联化:计算机和计算机连接成互联网,实现人与人之间交流。而物联网是实现人物相连、物物相连,通过在物体上安装传感器或微型感应芯片,借助计算机网络,让人和物体进行“对话”和“交流”。(4)感知化:物联网离不开传感设备。射频识别、红外感应器、激光扫描器等信息传感设备,正如视觉、听觉和嗅觉器官对于人的重要性一样,它们是物联网必不可少的关键设备。(5)自动化:物联网通过传感器设备自动采集数据;根据事先设定的处理规则,利用软件自动处理采集到的数据;自动地进行数据交换和通信;对物体实行自动监控和自动管理。一般无需人为的干预。(6)智能化:物联网融合了计算机网络技术、无线通信技术,微处理技术和传感器技术等,从它的“自动化”、“感知化”等特点,已能说明它能代表人、代替人“对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜”,智能化是其综合能力的表现。

三、物联网的组成

物联网主要包括以下几个子系统,有些物联网可能只包括了这些子系统中的一部分。

(1)电信网络:物联网的信息传送与日常使用的文字、语音、图片、图像传输相比,有其独特的地方,物联网中的信息传输大多是小数据量和特大数据量的传输。小到每月只发送几bit,如电力抄表;大到持续发送大幅图像,如交通监控,而中等数据量的信息传送却不多见。这就对通信网络提出了新的要求,需要推出新的通信标准和新的接入技术,以适应物联网各种通信的需要,实现物联网的高效通信。现有的通信网络主要有电缆、光纤、无线电、微波、卫星、蓝牙、红外、WiFi、移动通信等。(2)传感器:传感器可以把一些物理量的变化变为电信号的变化,收集信息,做出响应。例如麦克风和喇叭就是一对语音传感器。传感器可以是声、光、电、重量、密度、硬度、湿度、温度、压力、震动、速度、图像、语音等。(3)电子标签:电子标签用来标识物联网中的各物体。现有的电子标签主要有RFID、条形码、二维码、IC卡、磁卡等。(4)数据处理:物联网通过传感设备所采集到的数据,必须经过计算机软件进行处理,才能满足用户不同的需求,实现各种目的。这些数据处理往往包括汇总求和、统计分析、阀值判断、数据挖掘和各种专业计算等。(5)报警系统:传感设备所采集到的数据信息可能需要直接报警或者经过计算机软件处理后报警,报警形式主要有声、光、电(电话、短信)等。(6)显示系统:传感设备所采集到的数据信息可能需要直接显示或是经过计算机软件处理后显示出来,常见的显示形式有文字、数字、图形、表格等。

四、物联网的关键技术

(1)感知与标识技术

感知和标识技术,负责采集现实中发生的事件和数据,实现外部信息的感知和识别,是物联网的基础,如传感器、无线定位、射频识别(高频、超高频)、二维码等。

(2)网络与通信技术

网络是物联网数据传递和服务支撑的最重要基础设施,通过人物互联、物物互联,实现感知信息高可靠性、高速度、高安全地传送。物联网的实现涉及到近通信技术和远程通信技术。近距离通信技术主要涉及RFID,蓝牙等,远程通信技术主要涉及互联网的组网、网关等技术。包括短距离无线通讯(zigbee、蓝牙、WiFi等), 低功耗无线网络技术,远程网络、多网络融合等。

(3)计算与服务技术

海量感知信息的计算与处理是物联网的最重要支撑,服务和应用则是物联网的最终价值体现。

海量感知信息的计算与处理技术是物联网应用大规模发展后,面临的重大问题之一。需要攻克海量感知信息的数据挖掘、、数据融合、高效存储、并行处理、知识发现等关键技术,研究物联网“云计算”中的虚拟化、智能化、分布式计算和网格计算等技术。其核心是采用云计算技术实现信息存储和计算能力的分布式处理和共享,为海量信息的高效利用提供技术支撑和保障。

服务计算。物联网的发展必须以应用为导向,在“物联网”中,服务的内涵得到了革命性的扩展,不断涌现出大量的新型应用将导致物联网的服务模式与应用开发受到巨大挑战,面临着许多机遇,如果仍然沿用传统的技术路线势必制约物联网应用的创新。为了适应未来应用环境的变化和服务模式的变化,必须研究针对不同应用需求的标准化、开放式的应用支撑环境和服务体系结构以及面向服务的计算技术等。

(4)管理与支撑技术

随着物联网应用以及网络规模的扩大、支撑业务的多化化复杂化和服务质量的高要求,影响物联网正常稳定高效运行因素的越来越多,管理与支撑技术是保证物联网“安全高效可控”的关键,包括测量分析、网络管理、物联网标准和安全保障等方面。必须研究新的高效的物联网管理模型与关键技术,用来保证网络系统正常高效稳定的运行。

参考文献:

[1]物联网导论(第二版),刘云浩主编,2013年8月,科学出版社

[2]物联网基础及应用,王汝林主编,2011年10月,清华大学出版社

[3]物联网技术导论,张飞舟主编,2010年6月,电子工业出版社

[4]物联网的由来与发展趋势, 吕廷杰, 2010年4月,信息通信技术

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摘要:物联网作为一种新的网络形式,相关理论研究和实践应用正在探索过程中.本文介绍了物联网的概念,给出了基于智能物体层、数据传输层、信息关联层、应用服务层的物联网四层体系架构,最后探讨了物联网在实现过程中所面临的问题和挑战. 关键词:物联网,RFID 一、概念 物联网(Internet of Things)这个概念最早由麻省理工的Auto-ID中心在1999年提出,其基本想法是将RFID和其他传感器相互连接,形成RFID架构的分布式网络. 欧洲委员会[1]提出“物联网是未来因特网的综合部分之一,可以被定义为一个动态的全球网络基础.基于标准的和互操作的通信协议,无论物理的还是虚拟的“物”均有身份、物理属性和虚拟特质,具备自配置能力且使用智能接口,可以无缝地集成到信息网络中去.” 本文认为,物联网实质上是将真实世界映射到虚拟世界的过程:真实世界中的事物,通过传感器采集一定的数据,在虚拟世界中形成与之对应的事物.“相关物体可能在虚拟电子空间中被创造出来,源于物理物体空间,且与物理空间的物体有关联.”[2]传感器采集到数据的详细程度,将影响到该事物在虚拟世界中的抽象程度.在虚拟世界中,对该事物最简单也最重要的描述是物体提供了一个ID用于识别(如使用RFID标签),最详细的描述则是真实世界中该事物的所有属性和状态均可在虚拟世界中被观察到.进一步的,在虚拟世界中对该物体做出控制,则可通过物联网改变真实世界中该物体的状态.对于一个真实的事物,其所需的各种应用与操作,只需在虚拟世界中对与之对应的虚拟事物进行应用和操作,即达到目的. 这样将会对世界带来巨大的改变:实地实时监测和控制一个事物的成本是高昂的,通过物联网,所有事物都将在虚拟世界中被找到,以较低的成本被监测和控制,从而实现4A(anytime, any place, anyone, anything)[3]连接.虚拟世界提供了对所有事物的实时追踪的可能,所有的信息都不是孤立的,这将为各种海量运算和分析提供了最基础和最重要的信息源.真实世界存在于某一时刻,而当物联网发展到能将真实世界中的所有事物都映射到虚拟世界中时,无数个某一时刻的世界汇集起来,在虚拟世界中将形成一个可以追溯的历史,如同过去以纸质保存历史事件的发生,将来将以电子数据对所有事物进行全息描述的形式存储世界的历史. 二、体系架构 目前, 物联网还没有一个广泛认同的体系结构,最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal和日本的UID物联网系统.EPC系统由EPC 编码体系、射频识别系统和信息网络系统3 部分组成.UID 技术体系架构由泛在识别码(uCode)、泛在通信器、信息系统服务器、和ucode 解析服务器等4部分构成.EPCglobal 和UID上只是RFID 标准化的团体,离全面的“物联网”体系架构相去甚远. 美国的IBM公司在2008年提出“智慧的地球”这一与物联网概念相近的概念,并提出通过INSTRUMENTED,INTERCONNECTED和INTELLIGENT这三个层面来实现智慧地球.在文献基础上,本文提出了物联网体系架构. 1、智能物体层:通过传感器捕获和测量物体相关数据,实现对物理世界的感知.同时具备局部的互动性,需要一定的存储和计算能力. 2、数据传输层:以有线或无线的方式实现无缝、透明、安全的接入,提供并实施编码、认知、鉴权、计费等管理. 3、信息关联层:通过云计算实施对海量数据的存储和管理、数据处理与融合,屏蔽其异质性与复杂性,形成一个与真实世界对应的虚拟世界. 4、应用服务层:从虚拟世界中提取信息,提供丰富的面向服务的应用.如智能交通、智能电网、智能医疗等等. 需要指出的是,数据由底部的传感器通过网络到达应用服务层面,而实际上,在服务应用层面,各个中心、用户可以反向的通过网络由执行器对物体进行控制. 在该体系结构中,感知层面的各种传感器、执行器都是具体的,随着技术的发展会不断升级,新设备不断引入物联网.而服务应用层的各种需求也是不断提出的,并不是一层不变的.若是每个具体的服务应用和传感设备都形成一个独立的网络,最后可能形成许多套特殊的网络,这不利于推广和不便于维护.因此这需要物联网的网络层有一定前瞻性,物体设备层可以变化,服务应用层可以变化,但它们都是通过一个普适的网络进行连接,这个网络可以在一定的时间内保持稳定. 三、面临的挑战 1、统一标准 物联网其实就是利用物体上的传感器和嵌入式芯片,将物质的信息传递出去或接收进来,通过传感网络实现本地处理,并联入到互联网中去.由于涉及到不同的传感网络之间的信息解读,所以必需有一套统一的技术协议与标准,而且主要是集中在互联上,而不是传感器本身的技术协议.现在很多所谓的物联网标准,实际上还是将物联网作为一种独立的工业网络来看待的具体技术标准,而应对互联需要的技术协议,才是真正实现物联网的关键. 2、安全、隐私 在物联网中所有“事物”都连接到全球网络,彼此间相互通信,这也带来了新的安全和隐私问题,例如可信度,认证,以及事物所感知或交换到的数据的融合.人和事物的隐私应该得到有效保障,以防止未授权的识别和攻击.安全与隐私这个问题,是人类社会的问题,不论是物联网还是其他技术,都是面临这两个问题.因此,不仅要从物联网内部的技术上做出一定的控制,而且要从外部的法规环境上作出一定的司法解释和制度完善. 参考文献 1. Commission, I.D.E., Internet of things Strategic Research Roadmap. 2009. 2. CASAGRAS Final Report: RFID and the inclusive model for the Internet of things. . 2010. 3. ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things. 2005, ITU.

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