物联网

第三节物联网
1.物联网的概念
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，英文名称是"The Internet of Things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网”，其核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展的网络。物联网基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通，具有智能、先进、互联三个重要特征。物联网是通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮
2.物联网的特征
(1) 全面感知: 物联网上部署了海量的多种类型传感器，每一个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同
(2)可靠传输:物联网技术的重要基础和核心是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去
(3) 智能处理: !物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。
考点11 物联网的技术构架和关键技术
1.物联网的技术架构
物联网的技术架构可分为三层，分别是感知层、网络层和应用层。
感知层: 由各种传感器以及传感器网关构成
网络层: 各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成
应用层: 物联网和用户的接口，实现物联网的智能应用
2.物联网的关键技术
(1) 传感器技术
(2) 射频识别技术(RFID)
(3)入式系统技术
(4) 网络通信技术
考点12 物联网的应用模式和应用领域
1.物联网的应用模式
(1) 对象的智能标签
对象的智能标签是指通过二维码、RFID等技术来标识特定通过的对象。
(2) 环境监控和对象跟踪
利用多种类型的传感器和分布广泛的传感器网络，以实现获取某个对象的实时状态和监控特定对象的行为。
(3)对象的智能控制
利用获取的数据进行决策，以改变对象的行为并进行控制和反馈。
2.物联网的应用领域
(1)智慧物流
(2) 智能交通
(3)智能安防
(4)智慧能源环保
(5) 智能医疗
(6) 智慧建筑
(7) 智能制造
(8)智能家居
(9) 智能零售
(10) 智慧农业
第四节人工智能
考点13 人工智能的概述
1.人工智能的概念
人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 是研究怎样让计算机做一些通常认为需要智能才能做的事情，又称机器智能主要研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。人工智能是一门研究如何构造智能系统或智能机器 (智能计算机) ，使其能模拟、延伸、扩展人类智能的学科
2.人工智能的发展历程
人工智能的发展大致经历了三个重要的阶段。
(1) 人工智能第一阶段:科学家制作出具有初步智能的机踞(证明应用题的机STUDENT)
(2) 人工智能第二阶段: 模拟人类专家解决某个领域问题的计算机程序系统 (专家系统)
(3) 人工智能第三阶段: 人工智能在人类社会的各个领域得到广泛应用。
考点14 人工智能研究的基本内容
1.知识表示
人工智能学科研究的主要内容包括: 知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能的研究目的是要建立一个系统，能够模拟人类智能行为。知识是一切智能行为的基础，因此，建立这样的系统首先要研究知识表示方法，研究怎样才能把知识存储到计算机中，进而求解现实问题
2.机器感知
机器感知是使机器 (计算机) 具有类似于人的感知能力，其中以机器听觉与机器视觉为主。机器听觉是让机器能识别并理解语言、声响等:机器视觉是让机器能够识别并理解文字图像、景物等。机器感知是机器获取外部信息的基本途径，人工智能已经形成了两个专门的研究领域，即模式识别与自然语言理解。
3.机器思维
机器思维是指对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。正如人的智能来自大脑的思维活动一样，机器的智能主要是通过机器思维实现的。因此，机器思维是人工智能研究中最重要、最关键的部分。它使机器能模拟人类的思维活动，包括逻辑思维和形象思维.
4.机器学习
机器学习就是研究如何使计算机具有类似人类的学习能力，使它能通过学习自动获取知识。机器学习是一个难度很大的研究领域，它与脑科学、计算机视觉、神经心理学、计算机听觉等有密切联系，机器学习的研究依赖于这些学科的共同发展经过近些年的研究，尽管机器学习已经取得了很大的进展，提出了一些学习方法，特别是深度学习的研究取得了长足的进步
5.机器行为
机器行为主要是指计算机的表达能力，即“听” “说” “写” “画” 等能力。而在智能机器人的研究领域，还应具有人的四肢功能即走路、取物、操作等能力。
考点15 人工智能的应用领域
人工智能的应用领域主要包括: (1)问题求解;(2) 逻辑推理与定理证明: (3) 自然语言处理; (4) 自动程序设计; (5) 智能信息检索; (6) 专家系统; (7) 机器学习(8) 人工神经网络; (9) 机器人学; (10) 指纹识别;(11) 人脸识别; (12) 掌纹识别; (13) 模式识别:(14) 机器视觉;(15)知识发现和数据挖掘;(16) 智能控制;(17) 博弈
考点16 人工智能的发展趋势
人工智能的发展可以分为三个阶段——计算智能、感知智能、认知智能。
第一个发展阶段是机器能够像人类一样进行计算，诸如神经网络和遗传算法的出现，使得机器能够更高效、快速处理海量的数据。
第二个发展阶段就是感知智能,让机器能听懂我们的语言看懂世界万物。语音和视觉识别就属于这一范畴
第三个发展阶段是认知智能，在这一阶段，机器将能够主动思考并采取行动，比如无人驾驶汽车、智能机器人，实现全面辅助甚至替代人类工作。
第五节 区块链
1.区块的概念
区块”是一种记录交易的数据结构。每个区块由区块头和区块主体组成，区块主体负责记录前一段时间内的所有交易信息，区块链的大部分功能都由区块头实现。区块头中包括多重数据，如父区块哈希值、版本、时间戳、难度、Nonce.Merkle根。父区块哈希值是让每个区块首尾相连的关键信息以保证数据难以篡改。区块头中还有时间戳的值，记录该区块产生的时间，能够精确到秒，使得每笔数据可以被追溯.
2.区块链的概念
区块链是一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、难以篡改、防止抵赖的记账技术，也称为分布式账本技术。
区块链是一个链式数据结构存储的分布式账本(数据库)可以在弱信任环境下，帮助用户分布式地建立一套信任机制保障用户业务数据难以被非法篡改、公开透明、可溯源。
3.区块链的类型
(1)公有区块链
(2) 联盟(行业)区块链
(3)私有区块链
4.区块链的特征
(1)去中心化: 区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制。 (2)开放性: 区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用
(3)独立性:所有节点能够在系统内自动、安全地进行验证、交换数据，不需要任何人为干预.
(4)安全性: 除非能够同时控制住系统中超过51%的节点否则单个节点上对数据库的修改是无效的
(5)匿名性:各区块节点的身份信息不需要公开或验证信息传递可以匿名进行
(6)去信任: 整个系统的运作是公开透明的，在系统的规则和时间范围内，节点之间无法欺骗彼此
考点18 区块链的核心技术
1.分布式账本:分布式账本指的是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点记录的是完整的账目，因此它们都可以参与监督交易的合法性。
2.非对称加密:存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的。
3.共识机制:共识机制就是使所有的记账节点之间达成共识，以及认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录
4.智能合约: 智能合约基于这些可信的、不可改的数据自动化地执行一些预先定义好的规则和条款
考点19 区块链的发展趋势
1.区块链的应用领域
(1)金融领域:国际汇兑、信用证、股权登记和证券交易等
(2)物联网和物流领域:可以降低物流成本，追溯物品的生和运送过程，并且可以提高供应链管理的效率
(3)公共服务领域: 公共管理、能源、交通等领域
(4)数字版权领域: 可以对作品进行鉴权，证明文字、视频音频等作品的存在，保证权属的真实性、唯一性
(5)保险领域: 通过智能合约的应用，既无须投保人申请文无须保险公司批准，只要触发理赔条件，即可实现保单自动理
(6)公益领域: 公益流程中的相关信息，如捐赠项目、募集朝细、资金流向、受助人反馈等，均可以存放于区块链上，并且有条件地进行公示，方便社会监督
2.区块链的发展趋势
展望未来，区块链的发展趋势包括: 一是区块链是价值网络的基础，逐渐成为未来互联网不可或缺的一部分;二是随着应用场景日益丰富，应用将推动着区块链技术不断完善，区块链与云的结合日趋紧密;三是区块链虽然在数学上具有完备性,但是也存在安全问题，未来还需要从工程和管理等层面加强安全，也需要统一标准提升可信程度;四是区块链技术未来将逐步适应监管政策要求，逐步成为监管科技的重要工具
考点20 大数据与云计算
1.大数据与云计算的区别
大数据是移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据需要处理和分析，挖掘有价值的信息;云计算是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算.存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不处于同一个层面
2.大数据与云计算的联系
可以这样形容这两者的关系: 没有大数据的信息积淀，云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；而没有云计算的计算能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是“镜花水月”
考点21 人工智能 大数据 物联网 云计算之间的联系
这个整体可以分为四层: 采集层、承载层、层。它们与四大技术的对应关系如下
(1)采集层: 物联网解决的是感知真实世界的能力
(2)承载层:云计算解决的是提供强大的能力去承载数据
(3)挖掘层: 大数据解决的是对海量的数据进行挖掘分析，把数据变成有价值的信息
(4)学习层:人工智能解决的是对数据进行学习和理解把数据变成知识和智慧