大数据下的计算机信息处理技术研究论文
摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。
关键词： 大数据；计算机信息；技术研究
随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。
一、大数据的概念
什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。
二、大数据下的计算机信息处理技术
总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。
三、大数据下的计算机信息技术的发展前景
1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。
四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战
在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。
五、结论
通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！
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大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一：[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究
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研究性学习代表成果
研究课题：“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现
成果简介：
本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展，并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念，已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能（AI）技术日益成熟，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。
物联网时代具有显著的特点，一是“物联网即服务”走向落地，二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化，三是物联网技术设备升级，四是物联网的安全性引起重视。
随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到人们的日常生活，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，展望了物联网的发展趋势。
“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现
摘要 通过对“物联网”的概念介绍，引出物联网时代 的基本内涵，总结出物联网 时代的基本特点，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，并展望了物联网的发展趋势。
关键词 物联网 人工智能 云计算
物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，能够使我们的社会更加自动化，能够让我们的生活更加便利，能够整体提高社会的信息化程度，将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。
本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展，阐述物联网时代 的一些特点，并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。
一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵
1 物联网
1999 年，美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网（IoT）的概念。阿什顿认为，计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预，因此将推动物联网的诞生。简单来说，物联网的理念在于物体之间的通信，以及相互之间的在线互动。
2005 年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念，将物联网定义为通过各种信息传感设备。
如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外线感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。
与互联网结合形成的一个巨大网络，其目的是实现物与物、物与人、所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念，它的覆盖范围与时俱进，已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围，物联网已被贴上“中国式”标签。
2 物联网时代
伴随云计算日益普及，以及人工智能（AI）技术日益成熟，推动信息科技向物联网时代转变，特别在IoT＋AI 融合下，使得万物具有感知能力，物理设备不再冷冰冰，而是具有生命力，让物理世界和数字世界深度融合，继此行业边界越来越模糊，人类进入全新的智能社会。
物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。
随着“物联网”的概念从提出到发展，从实践到创新，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。物联网 可以理解为 IoE（Internet of Everything），而物联网 是 IoT（Internet of Things），前者范围比后者更大，囊括的范围也更加广泛。
IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来，并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代，所有的物（Everything）将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。
二、 “ 物联网时代 ” 的特点
与互联网时代相比，物联网时代具有显著的特点：
1、“物联网即服务”走向落地
既然叫做物联网 时代，当然是和物联网 时代有较明显的进步的。所以，物联网 时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。
2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化
物联网既然要通过服务的方式落地，那么如何落地？此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化，各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求，并逐渐行业标准化。
3、物联网技术设备升级
上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来，物联网网络支撑技术（NB-IoT、Lora 等）充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”，使“眼手”能够协调一致，发挥其更大的功能和作用。
4、物联网的安全性引起重视
物联网的安全性自这个概念提出以来，一直备受人们关注，今后，物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域，得到足够的重视与发展。
未来的物联网 应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善，不断提升人工智能的水平，完善语言助手技术，加强物联网的安全性与信任感，外在体现就是操控方式的迭代升级。
也就是说，未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作，而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术，这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法，甚至即使我们面无表情，物联网也可以了解我们的想法。
三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现
近些年，随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到我们的生活中，小至路由器、智能音箱、冰箱，大到汽车、工业设备，越来越多的物品都接入了物联网。
智慧物流
智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。
通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。
2 智能交通
智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。
3 智能安防
安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。
目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括
三大部分：门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
4 智慧能源环保
智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。
如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
5 智能医疗
在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。
除此之外，通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。
6 智慧建筑
建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。
目前，智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。
7 智能制造
智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。
通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。
8 智能家居
智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。
9 智能零售
行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。
智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。
0 智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
物联网应用于农业主要体现在两个方面，即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。
畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。
四、物联网未来的发展趋势
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。
从智能安防到智能电网，从二维码普及到“智慧城市”落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，在许多行业和领域得到应用，并悄然影响着人们的生活。
伴随着技术的进步和相关配套的完善，在未来几年，技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。
以上内容参考 百度百科——探究性学习
内容如下：
1、大数据对商业模式影响
2、大数据下地质项目资金内部控制风险
3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
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。
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大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
你可以看看一些与两网互联的相关的学术论文，如《关于支持两网互联的技术研究与实施》、《支持两网互联的可扩展安全性协调系统》、《支持两网互联应用系统构造》等。
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网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献：
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[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.
大数据下的计算机信息处理技术研究论文
摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。
关键词： 大数据；计算机信息；技术研究
随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。
一、大数据的概念
什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。
二、大数据下的计算机信息处理技术
总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。
三、大数据下的计算机信息技术的发展前景
1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。
四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战
在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。
五、结论
通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！
参考文献：
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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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物联网技术在可循环经济中的应用分析
循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。下面是我为您整理的物联网技术在可循环经济中的应用分析论文，希望能对您有所帮助。
摘要： 随着全球经济的发展以及科技技术的进步，传统的可循环经济已经跟不上如今社会发展的速度，这就需要与当今的科技进行有效的结合。将物联网技术应用到可循环经济领域，是当前社会发展的必然趋势，而如何将物联网技术科学、合理、高效地应用到可循环经济中是值得深思的问题。本文对循环经济以及物联网技术进行了详细的叙述，并从汽车废弃回收利用的现状出发，以汽车的可循环经济网络为例，具体地论述了在可循环经济下的物联网技术的应用，并对其中物联网技术中的关键技术进行详细概括。
关键词： 可循环经济;物联网技术;应用
随着传感器、信息技术、网络、射频识别RFID、移动计算等技术的飞速发展，物联网技术(TheInternetofThings，IOT)应运而生。物联网概念由美国麻省理工大学KevinAshton教授在1991年首次提出[1]。物联网技术是当前社会的主流应用技术，是对互联网技术的扩展以及革新。继计算机和互联网之后，物联网被认为世界信息技术产业的第三次浪潮。将物联网技术应用到可循环经济领域，使网络技术与社会经济结合是未来社会经济发展的主流趋势。本文以循环经济为主要视角，从物联网技术的应用出发，以汽车行业为例，论述物联网技术在产品的生产、消费、回收的循环过程中的具体应用。
1可循环经济下的物联网技术应用概述
循环经济最早在Boulding的“宇宙飞船经济”中被提及，其具体定义最早由Pearce提出。20世纪末，循环经济的理念被系统地引入中国学术界。循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分[2]。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。相比较传统的经济模式，可循环经济更加符合我国国情。传统的经济模式让我国的物产资源以及环境承受能力都日渐衰落，而可循环经济模式的兴起给我国经济发展带来了新的曙光。可循环经济不仅是已贯彻落实的基本国策，更是我国建立资源节约型、环境友好型社会的`重要措施。
物联网是一个潜在的内循环系统。从经济学角度来说，循环经济系统是一项系统工程[3]。物联网主要借助射频识别技术(RFID)以及全球定位系统等相关的信息传感设备，借助现代通信技术，将需要进行鉴别的物体同互联网进行连接，从真正意义上对物体进行鉴别、跟踪以及管理等，并且将这些信息传感设备与互联网结合起来，形成巨大的网络[4]。这
样的结合实现了物品与网络的链接，更方便基础设施与互联网交换信息，将智能化更好地带入生活的每个角落，其追踪、识别、定位等都是其具体的体现。物联网技术的基本原理是借助射频识别(RFID)技术，在计算机互联网庞大的平台上实现物品信息的自动采集并达到信息的共享。
在产品的生产完成阶段，产品会贴上储存有EPC编码的电子标签，这个电子标签将会一直跟随该产品整个运行的生命周期，而其标签就如产品标志，可以通过物联网对其进行跟踪查询。在物联网技术运用之前，物理的基础设施是和网络基础设施分别开来的，其物件、建筑物等实体与数据库、计算机并无关联，而物联网技术的运用让这二者有机地结合起来，并且扩展出了一个新的高科技领域。
目前，物联网技术已经充分地运用到了信息产业，包括信息服务、信息软件等方面。此外，物联网技术在工业、农业等领域也有重要的应用。可循环模式下的经济涵盖了生产、售后服务等不同环节，其中除生产环节之外的后续环节为物联网技术应用到可循环经济中提供了可能性。随着我国经济的快速发展，人们对汽车的需求量越来越大。据不完全统计，自2000年起，我们每年几乎以100万辆汽车的速度在增长。
随着时间的推移，我国将迎来回收汽车数量的高峰期，汽车报废后的钢铁、有机金属以及在制造汽车的过程中所使用的新型材料、各种金属合金、橡胶、玻璃和聚合物等化学原料都需要得到合理利用。可见，在汽车失去了商品价值后，自身的报废材料亦有巨大的价值。废旧的汽车作为资源的载体，与自身产品很难剥离出来。因此，我们需要一种新型运作模式让资源与产品自身分割开来，这种新型运作模式就是将物联网技术运用到可循环经济中，建立出完整的智能化互联网系统。
2面向可循环经济的物联网技术的应用
汽车的可循环经济网络
汽车的可循环经济网络是将汽车整体作为一个网络节点，将汽车所属的所有零件安装智能节点，并且将物联网技术作为主要的技术支撑，建立与汽车相关的制造商、服务商、车主、网络运营商等相关单位共存的系统。其具体的应用主要有生产环节、销售环节、回收环节。
生产环节
在汽车生产制造环节应用物联网技术，营造智能生产系统，即在非人力的情况下通过自动化生产线进行制造运作。在物联网技术的支持下，实现所有的原材料以及生产的半成品或者成品可以在整个生产线上进行追踪识别，这样不仅可以减少人为操作的误差率，而且在一定程度上提高制造的速率，提高生产效益。在智能的生产系统下，为每一个原材料配备一个独立的EPC编码，这个EPC编码所储存的原材料信息以及后续对材料信息的添加、更改都会一直伴随原材料的整个使用生命周期。
为了实现物品之间的读写交互，在原材料入库、出库或者加工以及回收等阶段都要相匹配地安装读卡器、设置传感器。原材料上所携带的自身EPC编码可以将原材料的信息通过代码的形式用读写器进行读取，然后利用发射器以及无线网络的传送将其代码发射到RFID信息服务系统的服务部，用这样的方法就可以将原材料的具体详细信息储存在本地的信息服务器中，并且可以通过对象名解析服务对原材料的代码进行统一资源标识。
通过网络在RFID信息服务器中获得其代码所记载的原材料的具体信息以及自身属性，相关工程人员在制作环节就可以通过网络对原材料的生产过程进行监控。在生产环节采用EPC技术不仅可以在数量众多的零件中找到所需要的零件，还有助于工程管理人员掌握生产线流程信息，及时解决补货、缺货等问题，确保整个生产流水线工作稳定、高效地进行。
销售环节
当前车载智能系统被广泛运用，而车载智能系统的核心技术就是物联网技术。车载智能系统作为汽车的灵魂系统，一方面要对信息进行记录以及处理，另一方面担负着Intel网、移动经营网络、汽车服务商等网络信息实时交互的工作。
车载智能系统包含不同的功能模块:首先是智能控制模块。智能控制模块可以对车况实时监控并且记录车体的实时信息以及车主的驾驶系统，以提高行车的安全性。另外，该系统还可以对汽车的零件数据实时记录，为回收环节提供精确的数据。其次是车主服务模块，这一模块是车载智能系统中一个重要的应用。
车主服务模块为车主在驾车中提供更加人性化的服务，让车主更加体验到人性化驾驶的乐趣。该模块设置了自动导航、自动泊车、车站信息查询等功能。最后是智能应急模块，车辆在行驶过程中会遇到很多突发情况，预知并及时处理突发状况是非常有必要的。车载智能系统中的智能应急模块对突发情况可以采取相对应的应急措施，也可以设置多重应急模块，例如防盗追踪、安全保障、远程控制等。
回收环节
车载智能系统的回收环节主要依靠EPC所记录的数据。在智能回收环节中可以随时查录任何重要零部件的信息，比如使用寿命、质地、产地等。回收系统通过查录到的EPC信息，可以将汽车的零件进行精确的分类，并且掌握是否可回收、可利用或者可报废等情况。智能化系统具有将车体的数据信息同汽车智能回收系统中的相关数据信息进行相互分享以及沟通的功能，可以有效地协助汽车拆卸行业从人力进行零件分类转化成工业自动化运行的模式，既可以使分类精确又可以提高工作效率。
本地的Savant系统对当地的废旧、废弃车辆零部件的相关信息进行实时更新，并将这些及时更新的数据传输到汽车产业物联网中的EPC信息服务器以及对象名解析服务器中，这样相关联的企业以及汽车用户就可以通过Internet了解到汽车重要零部件的各项信息，进而可以增强对这些汽车部件的利用，亦能在一定程度上保证重要零部件的安全性。
由此可见，智能车载系统可以利用物联网技术来获取更为精准、及时的报废汽车的车辆信息，并且根据报废汽车上的零件信息对其进行二次加工。当然，操作人员也可以根据零部件的信息来确定该零件的功能及其实用信息。
在物联网技术的运用下，车载智能系统不仅可以将汽车回收业进行高度整合，也可以对废旧资源进行合理的循环应用，在避免资源浪费的同时保护了生态环境。
面向可循环经济的物联网技术的关键技术
面向可循环经济的物联网技术有五大关键性的技术。
(1)射频识别技术。
其实质是一种非接触式的自动识别技术，能够以射频信号智能地识别目标对象，同时取得有关的数据信息，而且全程自动化，不需要人工的干预，尤其不受环境的限制。RFID技术不仅可以对静止物体进行识别，还可以对一些高速运行的目标对象进行准确识别，操作也极为快捷方便。物联网理想的状态是对全球范围内的目标对象实现信息的监控、共享。
(2)智能传感器网络技术。
传感器的作用相当于人的皮肤、眼睛、鼻子、耳朵等感受外界变化的器官，接收的是外界温度、光、电、湿度等变化的信号，将变化信号信息应用于网络系统中，为数据的分析、采集、传输提供具体、可靠的数据支持。从传统传感器到智能传感器，再到嵌入式Web传感器的研发，传感器逐渐开始朝着微型化以及信息化等方向发展和进步[5]。
其中，传感单元(由传感器和模数转换功能模块组成)、处理单元(包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等)、通信单元(由无线通信模块组成)以及电源是组成传感器网络的智能节点的几个基本单元。
在一个健全的传感器网络中，智能节点基本上出现在目标对象上及周边，同时智能节点相互之间能够进行互相协作。利用互联网络可以把搜集的区域信息传送到远程控制管理中心，比如车载智能软件系统;反之，远程管理中心亦可以对网络节点进行远程控制检测。
(3)GPS定位系统。
在车载智能系统中，车载GPS接收机通过接受卫星发来的数据以及坐标经纬度，将车辆的无线MODEM以GSM短信方式由GSM公司实时传到监控中心，并最终在电子地图中显示出来，由此可对车位的目标有更为精确的定位，以便对车辆进行实时监控。在车辆遇到突发情况时，车载报警模块会发出报警信息，智能系统直接将现场的具体报警信息及时传送到总控制台。
(4)智能技术。
通过在目标对象中植入相关智能系统，使目标对象能够与用户之间进行主动或者被动的交流。
(5)纳米技术。
物联网技术的迅猛发展，使电子元器件更加智能化、微型化。将纳米技术应用到物联网中，可以使更加微型化的物体进行数据的交互与连接。
3结语
如今物联网技术的发展已成为科技发展的主流，大到科技航天，小到车载导航，与我们的生活息息相关。我国人口多、资源相对不足，对可再生资源缺乏合理利用。可循环经济模式符合我国国情，将物联网技术应用到可循环经济中是应对当前发展的必由之路。
参考文献:
[1]高杨，李健.基于物联网技术的再制造闭环供应链信息服务系统研究[J].科技进步与对策，2014(3):19-25.
[2]陆学，陈兴鹏.循环经济理论研究综述[J].中国人口资源与环境，2014(S2):204-208.
[3]钱志鸿，王义君.物联网技术与应用研究[J].电子学报，2012(5):1023-1029.
[4]燕妮.浅论物联网技术的应用研究[J].IT论坛，2013(19):81.
[5]杨忠敏.物联网时代:传感器将迎来黄金十年[J].中国公安安全，2014(6):160-168.