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浅析物联网通信技术在智慧城市应用中的难点与疑点摘要：智慧城市是指通过现代信息技术促进城市的信息化与智能化发展，提升城市管理水平及城市服务水平，物联网通信技术则是代表性现代信息技术。
基于此，本文将物联网通信技术在智慧城市中的应用作为研究对象，对其应用的难点与疑点进行分析，并给出相关的应用建议，以期实现物联网通信技术的有效应用。
关键词：物联网通信技术；智慧城市；城市服务前言：物联网是智慧城市建设的关键技术之一，物联网技术通过互联网及传统电信网等网络作为基础，实现物体间的网络通讯，为智慧城市建设提供技术支持。
物联网通信技术可以实现智慧城市建设中多个电子设备的有效通信，提升数据传输的质量与效率，有助于智慧城市管理水平及服务水平的提升。
1.物联网通信技术在智慧城市应用中的难点与疑点物联网通信技术可以实现物体间的有效通信，为智慧城市管理与智慧城市服务提供支持。
同时，物联网通信技术具有通信效率高、兼容性强等优势，可以有效保障智慧城市建设中各项数据信息的传输。
但是受到技术水平及应用方法等因素的影响，物联网通信技术在智慧城市应用中存在较多的难点与疑点，不利于智慧城市的建设。
具体而言，其难点与疑点如下：第一，物联网通信技术的应用不合理。
在智慧城市建设过程中，物联网通信技术的应用与其成熟性联系密切，而物联网通信技术在智慧城市建设中的应用还不成熟，很多城市都是在认识到智慧城市发展前景后，盲目跟风，并未意识都物联网通信技术的有效应用要点，导致物联网通信过程中出现信息孤岛问题，难以实现各个部门及各个行业的协调配合，影响智慧城市的发展与建设。
同时，在物联网通信技术应用过程中，还存在高风险和高投入的问题，由于物联网通信技术的应用不合理，导致城市投入的资金难以在短期内回笼，反而阻碍了智慧城市的发展。
第二，应用场景对物联网通信技术的要求高。
在智慧城市建设中，城市居民对城市服务的要求随之增加，在很大程度上提升了物联网技术在智慧城市建设中的难度。
物联网技术在智慧城市应用过程中存在的问题研究随着科技的不断发展和城市化进程的加快，智慧城市建设已成为当前城市发展的重要方向之一。
而物联网技术作为智慧城市建设的重要支撑，已经得到了广泛的应用。
物联网技术通过连接各种智能设备和传感器，可以实现城市各种设施和设备之间的信息交换和协同工作，为城市管理和居民生活带来了很多便利和优化。
但是在物联网技术在智慧城市应用过程中，也存在着一些问题亟待解决。
本文将围绕物联网技术在智慧城市应用过程中存在的问题进行研究分析。
一、数据安全问题在智慧城市中，各种设施和设备会通过物联网技术不断采集各种数据，包括居民的个人信息、城市的交通情况、环境监测等。
而这些数据的泄露和滥用可能会对城市和居民造成严重的损害。
在智慧城市应用中，数据安全问题是一个亟待解决的难题。
如何保证数据的安全性和隐私性，成为了智慧城市建设中的一个重要问题。
二、网络通信问题物联网技术是依托于网络进行数据的传输和交换的，因此网络通信问题在智慧城市应用中显得尤为重要。
首先是网络的稳定性问题，由于智慧城市中设备和传感器数量庞大，数据量大且频繁，如果网络不稳定可能会导致数据丢失或者延迟，影响智慧城市应用的效果。
其次是网络的覆盖范围问题，由于智慧城市的设施和设备分布在城市各个角落，如何实现全面的网络覆盖，保证所有设备和传感器都能正常连接，也是一个亟待解决的问题。
三、设备兼容性问题在智慧城市中，各种设备和传感器来自不同的厂家和生产商，这些设备之间的兼容性是一个不容忽视的问题。
如果不同设备之间无法互相兼容或者连接，会导致设备无法正常进行数据交换和协同工作，从而影响智慧城市应用的效果。
如何在智慧城市中实现设备的统一标准和互相兼容，成为了一个亟待解决的问题。
四、系统集成问题智慧城市中涉及的设施和设备多种多样，包括交通管理、环境监测、智能建筑等等，这些设施和设备往往由不同的供应商和厂家提供，因此在智慧城市应用中，如何进行系统集成成为了一个关键的问题。
物联网中的数据融合与分析技术研究随着物联网的快速发展，人们对于数据的需求日益增长，数据融合与分析技术也变得日益重要。
然而，要想真正实现数据的融合与分析，并从其中获得有意义的信息，需要采用最新的技术手段和方法。
一、物联网中的数据融合技术在物联网中，大量的传感器设备会不断地产生大量的数据。
这些数据可能来自不同的传感器设备，有着不同的格式和语义，而物联网中的数据融合技术可以将这些异构数据整合起来。
因此，数据融合技术是物联网中至关重要的一项技术。
数据融合技术通常被分为两种类型：横向数据融合和纵向数据融合。
横向数据融合是指来自不同源的数据的融合，而纵向数据融合是指来自同一源的数据的融合。
数据融合技术通常涉及到信息特征的提取、数据的转换和数据的整合等方面。
在物联网中，数据融合技术可以帮助用户根据自身需求，将来自不同源的数据融合成一个整体，为后续的数据分析提供数据基础。
二、物联网中的数据分析技术数据分析技术是物联网中的另一项核心技术。
通过数据分析技术，可以对物联网中的数据进行挖掘和分析，从中发现有意义的信息和规律。
数据分析技术包括：数据挖掘、机器学习、深度学习和神经网络等方面。
数据分析技术可以对物联网中的数据进行筛选、分类、聚类、预测等处理，在此基础上制定相应的业务策略。
三、物联网中的数据融合与分析技术研究物联网中的数据融合与分析技术研究是未来物联网发展的方向之一，也是企业在物联网领域取得成功的重要因素。
最新的技术研究，通常会结合云计算和大数据等最新技术手段，以应对物联网中大量数据的快速增长，帮助用户更准确地分析和决策。
目前，物联网中的数据融合与分析技术研究越来越多地关注于以下几个方面：1. 数据融合和分析的自动化随着物联网的快速发展，数据量也在快速增长中。
数据融合和分析技术需要保证在这种情况下仍能保持准确性和可靠性。
因此，自动化已经成为一个重要的研究方向。
2. 个性化和实时性的变化在物联网中，数据的来源可能会不断改变，因此数据的分析和融合也必须具有灵活性和个性化。
新课改环境下对信息技术的几点思考
王洪波
【期刊名称】《齐齐哈尔师范高等专科学校学报》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】随着信息技术的不断普及与应用,信息技术学科也越来越受到人们的重视.新课改的开展和不断深入,对我们以前的教学方式和思路形成了很大的冲击.必须形成一套行之有效的教学方式,才能适应这种变化和发展.课程标准将信息素养的培养作为课程目标,为这门课程注入了应有的教育内涵.它强调信息技术与其他课程的整合,以其他课程的任务来驱动信息技术的学习与实践,具有科学性、合理性.
【总页数】2页(P100-101)
【作者】王洪波
【作者单位】齐齐哈尔市第八中学,黑龙江,齐齐哈尔,161000
【正文语种】中文
【中图分类】G423.07
【相关文献】
1.新课改环境下提高课堂教学效果的几点思考 [J], 王运良
2.新课改环境下高中信息技术教学的问题及改善 [J], 齐瑞营
3.试论在新课改环境下对高中音乐课堂教学的几点思考 [J], 策力木格
4.新课改环境下的初中英语教学和信息技术融合策略探讨 [J], 丁艳华
5.基于新课改环境下的小学信息技术教学研究 [J], 赛付斌
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浅析物联网信息安全问题及解决对策随着物联网技术的不断发展，人们的生活正变得越来越便利。
物联网通过将各类设备连接在一起，实现了设备之间的数据交换和互联，使得人们可以远程监控家居设备、实现智能化生活，同时还能推动工业自动化和智能制造。
随之而来的是物联网信息安全问题的考验。
由于物联网涉及到大量用户数据的传输和存储，因此信息安全问题成为了亟需解决的一大难题。
本文将就物联网信息安全问题进行简要的分析，并提出解决对策。
一、物联网信息安全问题1. 数据泄露风险在物联网中，设备之间通过互联网传输大量的数据。
这些数据中包含了用户个人信息、设备工作状态、环境参数等敏感信息。
如果未经加密传输，这些数据可能会被黑客窃取，导致用户信息泄露。
2. 设备漏洞由于物联网设备的制造商众多，产品品质难以统一保证，可能存在着一些设备的漏洞。
黑客可以通过利用这些漏洞，对物联网设备进行攻击，造成设备工作异常甚至是瘫痪，从而影响用户的正常使用。
3. 隐私保护问题在物联网中，用户的个人隐私信息很可能被设备或者服务提供商收集。
如果这些信息没有得到妥善的保护，就会给用户带来隐私泄露的风险。
二、解决对策1. 强化数据加密技术针对数据泄露风险，可以通过加强数据传输加密技术来保护用户数据的安全。
采用传输层安全协议（TLS）、虚拟私人网络（VPN）等技术，对数据进行加密传输，避免数据被黑客截获。
2. 加强设备安全防护针对设备漏洞问题，可以加强设备安全防护措施。
制造商应该对设备进行严格的安全测试，及时修复设备漏洞，为设备安装安全补丁，确保设备的安全可靠。
3. 加强隐私保护标准针对隐私保护问题，应制定相关的隐私保护标准和规范，规范设备或者服务提供商对用户隐私信息的收集和使用。
用户也要提高隐私保护意识，谨慎选择数据共享和授权应用。
4. 完善安全监控系统针对物联网信息安全问题，可以通过建立健全的安全监控系统，对物联网设备和网络进行实时监控，及时发现和应对潜在的安全威胁。
物联网中的数据融合与信息处理技术研究随着互联网技术的不断发展，物联网也已经成为人们生活中再普遍不过的一种技术，而物联网的数据融合与信息处理技术的研究也逐渐受到了越来越多的关注。
在物联网中，设备、传感器、智能终端等各种各样的物体都可以进行互联互通并传输数据，而这些数据的形式以及规模和种类也是多种多样的。
因此，如何对这些数据进行融合，并实现有效的信息处理就成为物联网技术中的核心问题之一。
首先，数据的融合是物联网技术中的首要问题。
在物联网中，来自不同设备的数据可能规模巨大，同时也存在着不同种类的数据。
这就需要将这些数据进行融合，使其具备可读、可操作以及可用性。
与此同时，对于融合后的数据进行分类整合也同样重要，以此为依据进行更为有效的数据处理。
这样才能为智能化、数据化提供必要的基础，这也是数据融合和信息处理技术的初衷。
其次，信息处理的效率也是重点。
在数据融合的基础上，如何以更高效地方式进行数据处理，更为准确地提取信息，更好地满足用户需求，这是实现物联网技术价值的第一个问题。
针对这个问题，技术研究人员可以利用大数据分析技术、人工智能技术等多种手段，对融合后的数据进行处理，从海量数据中快速提取出对应信息。
这样可以更为准确地识别用户在不同时间、不同情境下的行为特征，提高物联网应用的智能化程度。
建立模型使其更高效的处理数据是保证衍生出更多应用的重要步骤。
此外，在信息处理方面，数据的保障性和隐私性同样也需要考虑。
物联网产生的海量数据中包含了用户的隐私信息，需要用户个人授权才可以使用，而数据传输的安全性也是企业与用户之间核心的信任基础。
因此，技术研究人员可以采用加密、权限控制和身份认证等技术，从技术上保障数据的安全性和隐私性。
最后，信息应用的场景和价值也是物联网技术中的关键。
在数据融合和信息处理后，如何针对性地应用这些信息，延伸更多的场景和价值就成为物联网技术的关键问题。
通过对数据融合和信息处理技术的应用，可以实现对物联网智能交互、环境监测、工业控制、医疗保健等多个领域的需求梳理和资源协调，提高物联网应用的智能化水平，实现更多的应用场景、更为广泛的价值创造。
Logistics物流商论 2018年4月017信息化技术在物流业应用中的问题与解决对策兖矿集团物资供应中心 王洪建摘 要：随着我国现代化建设水平的不断提升，当前物流行业的整体发展水平也逐渐成为影响和决定城市化进程的重要组成部分，其对于相关行业的发展更是发挥着重要的作用。
立足于信息化技术在物流行业中的应用现状，本文首先介绍了我国物流业信息技术的应用情况，然后分析了我国物流行业信息技术的分类，对我国物流信息技术的发展瓶颈进行了介绍，最后结合上述内容对于整个行业应用信息技术的优化策略进行了分析与判断，也希望能够为信息技术更好地应用于物流行业创设良好的条件。
关键词：信息技术 物流业 问题 策略中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2018)04(a)-017-02物流信息技术的产生是行业发展的阶段性显现，更是得益于我国信息技术的快速发展。
随着物流信息技术的发展，当前行业的整体发展也逐渐向着计算机网络技术与信息网络技术平移，而计算机网络技术的广泛使用又在客观上促进了物流行业的快速健康发展。
为了进一步分析信息技术在物流行业中的应用问题与优化策略，本文首先介绍了我国物流业信息技术的应用现状。
1 我国物流业信息技术应用现状1.1 信息技术应用于物流行业是发展趋势随着我国信息技术的不断崛起，目前物流信息技术正在成为整个行业发展的热点与焦点，而我国的物流行业也顺应这样的发展潮流与趋势，不但推进了物流行业的信息化建设，同时也在这方面取得了一定的建设成果。
从政府部门的政策支持方面上来看，许多地方政府都陆续出台了物流信息化的保障策略，不但提供了税收减免的政策，还从技术扶持到资金扶持相结合，帮助物流行业实现跨越式发展。
除此之外，物流信息化得到物质基础保障的同时也获得了专业人才领域的支持，国家通过高校引导与就业支持的方式为物流行业输送了一批又一批专业技术人才，这些人才在各大物流企业当中大展拳脚，也为实现物流行业信息化做出了大量的贡献。
物联网中的数据融合与关联分析技术研究随着物联网技术的快速发展，物联网设备和传感器的广泛应用，大量的数据被生成和收集。
这些数据具有多元化和异构性的特点，因此如何对这些数据进行有效的融合和关联分析，成为了物联网中的重要研究课题。
一、数据融合技术在物联网中的应用数据融合是指将来自不同源头的数据集成为一个整体，并对其进行有效的整理与处理。
在物联网中，数据融合技术的应用有以下几个方面。
1. 综合分析与决策支持：通过将来自各种传感器和设备的数据进行融合，可以获取更全面、准确的信息，为决策者提供更有力的支持。
例如，在智能交通系统中，将来自车辆、路况监测、交通信号灯等数据融合，可以实现实时的交通监控与调度。
2. 异常检测与故障诊断：将传感器和设备的运行数据进行融合，可以检测出潜在的异常行为和故障情况，并及时采取措施进行修复。
例如，在工业生产过程中，通过对传感器数据的融合分析，可以预测设备的寿命，提前进行维护，避免生产中断和损失。
3. 环境监测与资源管理：通过对环境传感器和设备数据的融合，可以实时监测环境质量和资源利用情况，并采取相应措施进行优化管理。
例如，在城市管理中，将来自气象、空气质量、垃圾处理等数据进行融合分析，可以实现智能垃圾分类和精细化的环境监控。
二、数据关联分析技术在物联网中的应用数据关联分析是指通过对不同数据之间的关联关系进行建模与分析，来挖掘出隐藏在数据背后的有价值信息。
在物联网中，数据关联分析技术的应用有以下几个方面。
1. 用户行为分析与个性化推荐：通过对用户在物联网中的历史行为数据进行关联分析，可以发现用户的偏好和喜好，从而为用户提供个性化的推荐服务。
例如，在智能家居中，通过对用户的家庭环境数据和设备使用数据进行关联分析，可以为用户提供个性化的舒适度控制和智能家电推荐。
2. 业务流程优化与智能化：通过对业务流程中的各种数据进行关联分析，可以发现业务流程中的瓶颈和潜在问题，从而进行优化和智能化。
物联网中的数据融合与处理技术研究与应用案例分析随着物联网技术的快速发展，大量的数据被不断地收集和产生。
这些数据的分析和处理对于物联网的发展至关重要。
本文将对物联网中的数据融合与处理技术进行研究，并通过案例分析来展示这些技术的应用。
一、数据融合技术数据融合是指将来自不同源头的数据进行整合和统一，形成具有综合意义和价值的数据集合。
物联网中的数据融合技术可以分为传感器数据融合和数据源融合两种类型。
1. 传感器数据融合物联网中的传感器可以采集到各种不同类型的数据，例如温度、湿度、光照等。
传感器数据融合技术可以将来自不同传感器的数据进行整合，提高数据的准确性和可靠性。
通过传感器数据融合，可以更好地理解物联网环境中的状态和变化，并做出针对性的决策。
2. 数据源融合物联网中的数据源非常丰富，包括传感器数据、社交媒体数据、公共数据等。
数据源融合技术可以将不同类型和格式的数据源进行整合和分析，提取有价值的信息。
通过数据源融合，可以实现在不同领域中的数据互联互通，为决策提供更多的维度和依据。
二、数据处理技术物联网中的数据处理技术主要包括数据清洗、数据存储和数据分析等。
1. 数据清洗物联网中采集到的数据往往存在噪声和异常值。
数据清洗技术可以通过滤除噪声和异常值，使数据更加准确和可靠。
常用的数据清洗方法包括去除重复数据、填充缺失值、平滑数据等。
2. 数据存储物联网中的大量数据需要进行存储和管理。
数据存储技术可以将采集到的数据进行结构化和组织，以便后续的数据检索和分析。
常用的数据存储方法包括关系数据库、分布式文件系统等。
3. 数据分析物联网中的数据分析技术可以从收集的数据中提取有用的信息和知识。
数据分析可以分为描述性分析、预测性分析和决策性分析三种类型。
描述性分析可以通过统计分析和可视化技术，对数据进行描述和总结。
预测性分析可以通过建立模型和算法，对未来的趋势和行为进行预测。
决策性分析可以通过数据挖掘和机器学习等技术，帮助用户做出最优的决策。
