数据可信平台关键技术研究

电力交易平台架构及关键技术研究随着电力市场化改革的不断深入和电力市场的不断发展，电力交易平台越来越成为电力市场主体间进行交易和竞争的重要平台。

电力交易平台的良好架构和关键技术研究对于电力市场的健康发展和电力交易的高效进行具有重要的意义。

本文将就电力交易平台的架构及关键技术进行深入研究和探讨。

一、电力交易平台架构1. 系统架构电力交易平台的系统架构主要包含了硬件和软件两个方面。

在硬件方面，电力交易平台需要有高性能的服务器、网络设备和存储设备，以支撑平台稳定高效运行；在软件方面，平台需对交易系统、结算系统、监控系统、风控系统等进行适当的设计和开发。

平台的实时性、灵活性、可扩展性和安全性是其系统架构设计的重要考虑因素。

2. 数据架构电力交易平台的数据架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等环节。

在数据采集方面，平台需要对电力市场、市场主体、电力需求等数据进行采集和整理；在数据存储方面，平台需要建立完善的数据仓库和数据库，以保证数据的安全可靠；在数据处理方面，平台需要对大量的实时数据进行处理和分析；在数据应用方面，平台需要实现数据可视化和智能决策等功能。

3. 服务架构电力交易平台的服务架构主要包括前台服务和后台服务两个方面。

前台服务主要包括交易门户、手机App和客户端等，用于满足用户的交易需求；后台服务主要包括交易系统、结算系统和监控系统等，用于支撑平台的日常运行。

服务架构需要实现前台服务和后台服务的有效对接和协同工作，以保证电力交易平台的高效运行和用户满意度。

二、电力交易平台关键技术研究1. 大数据技术2. 区块链技术3. 人工智能技术人工智能技术可以帮助电力交易平台实现对用户行为和市场趋势的预测和分析。

平台可以利用人工智能技术实现对用户交易偏好的分析和个性化推荐，帮助用户更好地参与电力交易。

人工智能技术还可以对市场数据和交易数据进行智能化的分析和预测，帮助平台实现高效交易和风险管理。

4. 云计算技术云计算技术可以有效地提高电力交易平台的灵活性和可扩展性。

云计算环境下的数据存储关键技术研究随着信息技术的不断发展，数据存储成为了云计算环境下的一个重要问题。

云计算已经成为IT行业发展的新趋势，云计算的发展需要更高效、更安全、更可靠的数据存储技术。

本文将讨论云计算环境下的数据存储关键技术研究。

1. 数据存储的需求在云计算环境下，数据存储的需求日益增长。

传统的数据存储方式已经无法满足云计算环境下的需求。

云计算环境下的数据存储面临如下挑战：安全性、可靠性、性能、扩展性以及成本问题。

为解决这些问题，必须开发新的技术和方法，以提高数据存储的效率、安全性和可靠性。

2. 数据存储的关键技术2.1 数据加密技术数据加密技术是保证数据存储安全性的基础，通过对数据进行加密可以保证数据在传输和存储过程中不被非法访问和篡改。

但是，传统的加密方式会对性能造成较大影响，因此需要考虑更加高效的加密方式，比如硬件加速技术、可伸缩的加密算法等。

另外，在保证加密性能的前提下，加密算法的安全性也需要重视。

2.2 数据备份与恢复技术数据备份与恢复是保障数据的可靠性的关键技术。

数据备份可以通过多副本存储技术来实现，可以采用异地多活技术备份数据，并通过实时数据同步算法保证多份数据一致性，以保证数据的可靠性。

同时，应该开发可靠的数据恢复技术以应对各种故障。

2.3 数据压缩与传输技术数据传输是保障数据存储性能的关键技术，在数据传输过程中，采用高效的压缩算法对数据进行压缩可以减少数据传输量和存储开销。

同时，也应该研究如何提高数据传输的性能，如采用本地缓存、分段传输、分组传输、多通道传输等。

2.4 数据分布式存储技术数据分布式存储技术是保障数据存储扩展性的关键。

数据分布式存储通过将大量的数据分散存储在不同的服务器上，可以有效地提高存储容量，并且新增容量也可以通过简单的需求扩容来实现。

针对数据分布式存储技术，在数据分割、分布式存储管理、分布式缓存管理、分布式数据库管理等方面需要做出相应的技术创新。

2.5 数据实时分析技术数据分析是云计算环境下的重要应用场景，数据实时分析技术将大量的数据实时分析提供了可能。

IT产品信息安全认证关键技术研究的研究报告信息安全认证是对IT产品安全性能进行判断、评估相关指标并最终给予证明的过程。

在当前网络化、互联网化的IT环境中，越来越多的IT产品被广泛应用，并且IT产品的安全性成为了用户与生产厂商均必须高度重视的问题。

IT产品的开发过程中应当对其进行信息安全认证，以确保其在使用过程中的安全可信度。

针对IT产品信息安全认证中的关键技术进行研究可以有效提升相关人员的安全意识，有助于提高信息安全水平，保障用户的信息安全。

一、漏洞评估关键技术漏洞评估技术作为信息安全评价的核心技术之一，在整个IT产品信息安全认证的过程中占有重要地位。

漏洞评估技术的应用可使得安全评估更具可信度和有效性。

制定细致的测试计划和测试用例，采用常见漏洞扫描工具、手工测试以及安全代码审查等方法，进一步检验IT产品防御能力、是否有漏洞等，从而在产品设计、开发、运营等过程中及时发现和解决问题。

二、密码学关键技术密码学技术对信息安全备受重视，尤其在信息传输过程中扮演着安全加密的角色。

选取强度足够的加密算法和密钥长度，避免被攻击者暴力破解，确保保护数据的私密性和完整性。

同时，对密钥管理和分发进行规范化，确保各环节安全。

最后，在IT产品的密码学设计中合理选择加解密算法，使其更加难以被破解。

三、安全审计关键技术IT产品的操作日志是安全审计的关键点。

安全审计主要针对各种安全事件，分析并追溯安全事件的起源，找出问题，并采取相应措施。

安全审计需要自动遍历庞大的系统记录，只有借助信息安全事件的全面溯源才能确保安全状态可靠性，并获得有效的安全防范反馈。

而在实践过程中，可以采用自动化审计工具，收集操作数据，安全审计人员使用工具进行数据分析和安全事件检测。

综上所述，在IT产品信息安全认证过程中，应针对其安全性能关键技术进行科学研究，以保障IT产品的安全可信度。

通过漏洞评估技术、密码学技术和安全审计技术等关键技术的研究和应用，可以有效提高信息系统安全性水平，降低信息泄露风险，为用户的安全与可靠使用提供坚实保障。

可信计算技术综述摘要：可信计算技术通过硬件隔离出一块可信执行环境来保护关键代码及数据的机密性与完整性。

硬件隔离从微机源头做起，绝大多数不安全因素将从终端源头被控制，硬件安全是信息系统安全的基础，密码、网络安全等技术是关键技术。

只有从信息系统的硬件和软件的底层采取安全措施，从信息系统的整体采取措施，才能比较有效地确保信息系统的安全。

关键词：可信计算机；分析一、引言可信计算平台是提供可信计算服务的计算机软硬件实体，它能够提供系统的可靠性、可用性、信息和行为的安全性，一个可信计算机系统由可信硬件平台、可信操作系统和可信应用组成。

可信计算平台的基本思路是：首先构建一个可信根，再建立一条信任链，从可信根开始到硬件平台、到操作系统、再到应用，一级认证一级，一级信任一级，从而把这种信任扩展到整个计算机系统。

可信计算技术包括TPM、TPCM、SGX、TrustZone等硬件技术，本文将从这四种硬件技术进行分析。

二、可信计算技术（一）基于TPM技术TPM安全芯片是基于硬件层面的安全措施，从BIOS源头确保计算环境安全，TPM芯片作为一个含有密码运算部件和存储部件的小型片上系统，通过对用户身份、应用环境、网络环境等不同底层认证，防止恶意盗取信息和病毒侵害。

TPM是一块嵌入在PC主板上的系统级安全芯片，以独立模块的形式挂在计算机主板上，集成了数字签名、身份认证、信息加密、内部资源的授权访问、信任链的建立和完整性度量、直接匿名访问机制、证书和密钥管理等一系列安全计算所必需的基础模块。

工作原理是将BIOS引导块作为完整性度量的信任根，TPM作为完整性报告的信任根，对BIOS、操作系统依次进行完整性度量，保证计算环境的可信任。

（二）基于TPCM技术由于TPM缺乏主动度量和控制机制，TCG现有标准中TCG公钥密码算法只采用RSA，杂凑算法只支持SHA1系列，未使用对称密码，导致密钥管理、密钥迁移和授权协议的复杂化，直接威胁密码安全。

CEC数据链关键技术研究作者：詹克军史海滨来源：《硅谷》2011年第15期摘要：美军CEC数据链是一类将传感器与武器平台铰链的、能共享传感器数据并向武器提供火控精度融合数据的数据链，对军事理论和发展战略具有重要意义。

从系统的角度对CEC数据链的关键技术做论述，并对CEC数据链的远景发展做展望。

关键词：协同作战能力；CEC；数据链中图分类号：TP212.9 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）08100108－021 概述CEC（Cooperative Engagement Capability，协同作战能力）数据链利用宽带、高速、实时的信息传输网络将地理上分散的作战单元中传感器系统和武器系统联成一个有机整体，通过协同信息融合处理技术实现作战区域内传感器信息的共享和武器系统的协同共用，为作战平台间建立实时、高效的信息共享网络，以及高精度的统一时空体系和网络化、分布式、实时协同处理机制，提高作战成员协同作战效能。

CEC数据链由数据分发系统（DDS）和协同作战处理器（CEP）两者设备组成，CEC的目标是：1）以一定的方式将作战单元的传感器和武器平台组网，使网内各传感器观测数据能实时共享，网内各作战平台能对感兴趣区域内的所有飞机和导弹保持连续的跟踪，并获得一致的态势图；2）必要时，当某一作战单元的本地传感器不能捕获目标时，可以利用其他作战单元提供的具有火控质量的信息数据来拦截、打击威胁目标。

CEC通过宽带高速传输设备互联实现了观测数据（未滤波的距离、高度及可用的多普勒更新数据等）的共享，作战单元可同时吸取不同位置上的单元所提供的多样性数据，同时还能使数据保持严格的及时性和准确性，最终使具有CEC能力的战斗群能如同一个整体那样在战区内与敌交战。

CEC与一般战术数据链的不同之处在于，CEC是为了满足武器间的协同打击，而一般战术数据链只是为了满足作战部队间的战术协同。

CEC直接与武器铰链，而一般战术数据链无需如此。

图1 数据库的代码结构1.2.2数据库物理结构设计。

整个数据库的层次结构如图所示。

原始数据是指源格式数据库和城市地质调查的原始资料数据；地质专题数据是指经过人工整理、抽取和规范化的，来自原始数据和本轮野外工作的数据；模型资料数据是包括两个部分，一个是供三维建模使用的资料，另一个是由系统建立的三维模型及分析结果数据；成果数据是指专用于存储和管理本轮调查报告、专项或专题研究报告，以及全部成果图件的数据。

图2 数据层次划分图1.2.3数据分类与处理1.2.3.1元数据。

元数据是将城市地质大数据中心核心数据库中收集的所有专题数据的元数据放入元数据库进行统一存储管理，以便更好地管理各类专题，进行专题数据的查询等。

元数据分为数据元数据和系统元数据，其中数据元数据描述的是需要入库的各类图件数据中包含的描述空间数据本身的数据，需要利用数据元数据管理工具，来兼容各种来源、命名规则和存储介质不同的数据元数据，并进行统一的管理、修改，同时，在进行空间实体数据库抽取过程中，能够继承原始地质图件的元数据。

系统元数据则描述各类数据如何在数据库中进行分类存放、组织以及如何在前台的展现，由系统元数据库进行设置和管理，同时系统元数据库需要给予适当的权限分配，能够进行系统工具的定制，最大限度地实现系统的灵活可调可扩展的性能。

1.2.3.2地质实体数据。

除元数据外，本平台管理的所有地质实体数据，按照使用方式和作用不同，将在纵向上将收集到的地质资料数据划分为三层，即原始数据层、基础数据层和成果数据层，其层次由低到高。

一般情况下上层数据基于下层数据构建，在每一个数据层上即水平方向上，则参照专业分类和数据类型将本层数据进行分类。

当然这样一种划分只是逻辑上的划分，实际建库时所有数据存放在同一个物理数据库中。

1.2.3.3原始数据层。

原始数据层包括各类钻孔卡片中的野外现场描述、深井档案、各种测试数据、动态监测数据以及地球物理、地球化学勘查中获取的原始资料，该层数据是作为原始资料保存不允许进行更改的数据，这类数据表现为原始数据表形式。

可信计算在网络安全等级保护测评中的应用研究摘要网络安全已成为当今社会不可忽视的问题，随着网络技术的不断发展，网络攻击手段越来越高级，针对网络安全问题的防范与保护工作也更加复杂。

本文以可信计算为基础，探讨其在网络安全等级保护测评中的应用研究，论述了可信计算的概念、原理以及可行性和优越性。

通过对网络安全等级保护测评的研究，可以更好地对网络安全问题进行准确的评估和预测，提高网络安全等级的保护水平，保持网络安全的稳定运作。

关键词：可信计算、网络安全等级保护、测评、评估一、引言随着互联网技术的广泛应用，网络安全问题成为了公众关注的焦点。

大量的黑客攻击、网络病毒等安全问题给用户带来了巨大的损失，同时也给企业、政府、军队等机构带来了重大的安全隐患。

为了保障网络安全，各种网络安全技术应运而生，但是通常这些技术难以达到应有的安全保护目标，网络安全问题仍然普遍存在。

为此，本文提出了一种基于可信计算的网络安全等级保护测评方法。

二、可信计算的概念与原理可信计算是一种基于硬件和软件的安全技术，旨在保护计算平台和数据的安全与隐私。

它通过建立可信环境和执行可信操作，确保计算过程和结果的完整性、机密性和可靠性。

可信计算建立在可信平台上，这是一种受到可信计算技术保护的计算平台。

可信平台通常由可信计算的硬件和软件组成，包括可信的处理器、可信的存储设备和受信任的操作系统等。

它提供了一个可信的执行环境，用于保护计算过程和数据的安全性。

可信链条是指从硬件根可信度开始，逐级建立起的被信任组件之间的信任关系。

它保证了整个计算过程的连续性和完整性，从物理层面到应用层面，确保每个环节的可信度和可验证性。

安全启动是可信计算的一项关键技术，它确保计算平台在启动过程中的安全性。

通过使用硬件和软件的安全机制，安全启动可以验证和确保所有启动过程中的组件和软件的完整性和合法性。

可信计算提供了一个安全的执行环境，以保护计算过程中的数据和操作。

安全执行环境通常通过硬件加密和隔离技术实现，可以防止未经授权的访问、修改或泄露数据。

大数据技术：加强关键核心技术攻关随着信息技术的快速发展和智能化水平的不断提高，大数据技术在现代社会中正扮演着越来越重要的角色。

大数据技术的发展不仅仅是硬件和软件的升级，更是一次重大的技术革命，是对传统技术的颠覆。

在大数据技术的发展过程中，加强关键核心技术攻关显得尤为重要。

一、关键技术的定义什么是关键技术？关键技术是指在特定领域内，对于实施特定任务或达到特定目标必不可少的技术或工具。

在大数据技术发展中，关键技术一直是维持技术领先地位的重要保障。

这些技术主要包括数据采集、存储、分析、挖掘以及应用等方面的技术。

二、大数据技术的现状目前，大数据技术已经逐渐走出实验室，进入商业应用领域。

虽然在大数据技术的发展过程中取得了举世瞩目的成果，但是，这个领域也面临着一些严重问题，例如数据安全问题、数据分析方法的局限性、网络数据共享以及存储等方面的问题。

这些问题的存在导致大数据技术的发展还需要更多关键核心技术的支持。

三、关键核心技术的研究方向1. 数据采集技术数据采集是大数据技术中的关键环节之一。

如何通过有效的方式采集数据，成为高性能大数据平台的重要保障。

目前，传感器技术、移动设备技术、人工智能等都在为大数据采集提供了更多的可能性。

未来，大数据采集技术需要结合更多现有技术以及新兴技术，实现数据的快速采集、处理和交换。

2. 数据存储与管理技术随着数据产生速度的日益增长，数据管理和存储技术显得更加重要。

数据存储的主流技术已经从传统的关系数据库转向了更加高效的分布式存储技术。

大数据存储中的关键问题包括数据备份、数据恢复、数据的实时查询以及分析等方面。

在未来，大数据存储技术需要结合更加高效的数据索引技术、分布式存储技术、数据安全技术等发展，实现数据的更加高效的存储与管理。

3. 数据分析与挖掘技术数据分析与挖掘是大数据技术发展的最重要方向之一。

目前数据分析技术已经可以实现数据的预测、分类、聚类等多种分析操作。

但在大数据领域，传统的数据分析技术已经不能满足需求。

可信技术及其应用11 引言综观全球信息产业，安全问题已经引发了用户群体乃至行业厂商的普遍性忧虑和不满，传统的安全保护方法无论从构架还是从强度上来看已经不能完全满足要求。

日益复杂的计算环境中层出不穷的安全威胁使得可信技术以及相似概念备受推崇。

本文首先阐述可信计算所遵循的TCG（Trusted Computing Group）规范与传统安全方案的区别，然后对其核心部件TPM（Trusted Platform Module）进行详细的剖析，包括它的结构、原理和工作流程。

本文对TCG及TPM的详细介绍主要为了下一步工作——即对可信存储的研究，所以本文还阐述了TCG针对存储方面的有关协议，然后又通过几个实例介绍了国内外可信技术应用的现状。

在本文的最后，总结了可信技术的前景和仍然存在的问题，为进一步对可信存储的研究做好了铺垫。

2TCG (Trusted Computing Group）规范与传统安全方案的区别TCG规范与传统安全方案的区别主要体现在理念和各自采取的主要技术两方面上。

2.1 理念上的区别传统安全解决方案往往侧重于先防外后防内、先防服务设施后防终端设施，而可信计算则反其道而行之，首先保证所有终端的安全性，也即通过确保安全的组件来组建更大的安全系统。

可信计算平台在更底层进行更高级别防护，通过可信赖的硬件对软件层次的攻击进行保护可以使用户获得更强的保护能力和选择空间。

2.2 主要技术区别传统的安全保护基本是以软件为基础附以密钥技术，事实证明这种保护并不是非常可靠而且存在着被篡改的可能性。

可信计算平台将加密、解密、认证等基本的安全功能写入硬件芯片，并确保芯片中的信息不能在外部通过软件随意获取。

在这种情况下除非将硬件芯片从系统中移除，否则理论上是无法突破这层防护的，这也是构建可信的计算机设备以及建立可信的计算机通信的基础。

在硬件层执行保护的另外一个优势是能够获得独立于软件环境的安全保护，这使得可以设计出具有更高安全限制能力的硬件系统。

多模态数据中关键信息抽取技术研究随着信息技术的快速发展，多模态数据的应用越来越广泛，例如图像、视频、语音等。

多模态数据中蕴含了丰富的信息，但其中的关键信息提取却是一个具有挑战性的问题。

本文将探讨多模态数据中关键信息抽取技术的研究进展和应用前景。

关键信息是指在多模态数据中具有重要意义和价值的内容，可以帮助用户更好地理解和使用数据。

多模态数据中的关键信息抽取技术可以分为两个方面：模态融合和关键信息提取。

模态融合是指将不同模态的数据进行整合，以便更好地理解和应用数据。

关键信息提取则是从融合后的数据中提取出具有重要意义的内容。

在模态融合方面，研究者们提出了多种方法。

一种常用的方法是基于特征融合的模型。

通过提取不同模态数据的特征，并将其进行融合，可以得到更全面、准确的信息。

另一种方法是基于图像和文本之间的关联性。

通过分析图像和文本之间的相互作用，可以提取出更有意义的信息。

此外，还有一些基于深度学习的方法，如卷积神经网络和循环神经网络等，可以更好地利用多模态数据的特点。

关键信息提取是模态融合的下一步，也是更具挑战性的一步。

在多模态数据中，关键信息可能存在于不同的模态中，因此需要对多模态数据进行综合分析。

一种常用的方法是基于机器学习的关键信息提取模型。

通过训练模型，可以自动地从多模态数据中提取出关键信息。

另一种方法是基于自然语言处理的技术。

通过对文本进行语义分析和情感识别，可以提取出更加准确、有意义的关键信息。

关键信息抽取技术在多个领域具有广泛的应用前景。

在金融领域，可以帮助分析师从大量的多模态数据中提取出关键信息，辅助决策。

在医疗领域，可以帮助医生更好地理解和分析患者的多模态数据，提供更精准的诊断和治疗方案。

在智能交通领域，可以帮助交通管理部门更好地监测和分析交通情况，提供更高效的交通管理措施。

综上所述，多模态数据中关键信息抽取技术的研究是一个具有挑战性和重要性的问题。

通过模态融合和关键信息提取，可以更好地利用多模态数据中的信息，为各个领域提供更准确、有意义的数据分析和决策支持。

收稿日期：2019-07-05中国移动数据中心SDN网络架构及关键技术The Network Architecture and Key T echnologies of China Mobile’s Datacenter Based on SDN提出了一种适用于大规模数据中心的SDN 组网方案及其对应的网络架构和关键技术。

在该组网方案下，引入多POD 组网结构，每个POD 内部署独立的SDN 控制器及转发设备，通过统一的云管理平台集中管理多个POD 。

基于SDN 的大规模数据中心组网方案旨在打破传统云平台和SDN 控制器管理规模性能的限制，满足数十万台服务器的数据中心建设需求。

该方案已成为通信行业SDN 大规模网络的标杆方案，目前已在中国移动私有云数据中心规模商用。

软件定义网络；大规模数据中心；底层网络；路由规划A SDN-based networking solution with its network architecture and key technologies is proposed, which is suitable for large-scale datacenters. Such networking solution introduces a structure with multi-PODs, where the forwarding devices and SDN controllers are independently deployed in each POD. Furthermore, multiple PODs are managed by a unifi ed cloud management platform in the centralized way. The SDN-based large-scale datacenter networking solution aims to break the limitation of the management scale performance of traditional cloud platform and SDN controller, and satisfy the needs of datacenter with hundreds of thousands of servers. This networking solution has become the benchmarking of SDN large-scale network in communication industries. It has been commercialized in the China Mobile’s private cloud datacenter.SDN; large-scale datacenter; underlay network; route planning（中国移动通信有限公司研究院，北京 100053）(China Mobile Research Institute, Beijing 100053, China)【摘 要】【关键词】王瑞雪，熊学涛，翁思俊WANG Ruixue, XIONG Xuetao, WENG Sijun[Abstract][Key words]1 引言为满足通信4.0时代敏捷化、开放化、软件化和虚拟化的网络需求，中国移动提出以NovoNet 为愿景的下一代网络构想，旨在通过网络革新构建一张资源可doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2019.07.002 中图分类号：TP915.6文献标志码：A 文章编号：1006-1010(2019)07-0007-06引用格式：王瑞雪,熊学涛,翁思俊. 中国移动数据中心SDN网络架构及关键技术[J]. 移动通信, 2019,43(7): 7-12.全局调度、能力可全面开放、容量可弹性伸缩、架构可灵活调整的新一代网络架构[1-4]，以适应中国移动数字化服务转型发展需要，为“互联网”+发展奠定良好的网络基础。

物联网数据采集及通信关键技术的研究摘要：近年来，随着各行业的快速发展，物联网以准确的数据采集、高传输效率等优点，在各种监测和监控应用平台上被广泛地应用。

在各个系统中，物联网技术的应用都离不开数据采集以及通信关键技术。

因此，下文从现阶段物联网数据采集与通信有关需求方面入手，针对数据采集和通信关键技术开展研究，分析物联网技术的应用设计。

关键词：物联网应用；数据采集；通信技术引言物联网技术是基于因特网技术的延伸和扩展，其应用已逐渐深入到人们的工作和生活中，并且已形成了一个固定的规模。

目前，物联网在智能家居、智慧市政、智慧交通、安防、金融、水电、医疗卫生等行业中得到了广泛的应用，能够实现安全监控、自动售货、自动抄表、远程管理等功能，在提高生产效率的同时降低生产成本。

当前对于各行各业来说，当需要应用物联网技术时必须要清楚认识到，物联网采集与数据通信技术作为各个系统使用的关键，因此必须要加强通信系统拓扑结构设计，以保证物联网技术有效应用。

一、物联网数据采集概述物联网英文名叫 IOT（Internet of Things），它是由传感器、网络传输等多种设备实现的。

其中，该系统中的传感器应用于物联网技术。

传感器是一种能够感知被测信息的探测设备，它能够根据具体的需求，将所感知到的信息，通过特定的数据格式，进行输出，从而达到信息的传输、处理、存储和显示的目的。

传感器具有数字化、通用性、网络化、小型化等特点，传感器具有数据参数化的特征，按数据的功能可划分为光敏元件、气敏元件、湿敏元件、热敏元件等。

物联网是一个物与物的连接网络，可以从某些收集数据的装置中提取、测量、捕获、传递数据，而这些数据的收集范围很广，只要是需要感知的对象，都可以收集数据，然后发送给服务器，进行监测。

通过信息处理技术，云计算，数据挖掘技术和分析技术，通过智能计算技术，对所收集的数据进行智能分析、计算和汇总。

物联网技术主要包括传感器技术、嵌入式系统技术、智能技术等。

项目主要研究开发内容、技术关键及主要创新点项目名称：xx技术研发一、项目主要研究开发内容1. 建立和优化针对xx技术的模型，以实现更高效的参数优化；2. 开发新的xx技术应用系统，满足客户的特定要求；3. 针对特定客户需求，制定xx技术应用解决方案；4. 开发xx技术支持模块，实现客户业务的完美支持；5. 优化现有xx技术系统，对性能进行改进，提升服务质量；6. 对具备xx技术能力的客户，提供远程技术支持，定量分析客户需求，并完成客户目标；7. 利用xx特性，建立数据库，提供有效、准确的数据存储和管理解决方案；8. 结合xx技术，开发基于移动设备的管理系统，提供高效的管理解决方案；9. 根据客户需求，量身定制的xx应用解决方案，实现客户独特的业务需求；10. 开发高效的xx程序，降低xx技术运行和维护成本；11. 结合xx技术，开发新的云计算应用，提供灵活的企业架构；12. 应用xx技术，开发新的分析工具，帮助用户更快捷地完成数据分析工作；13. 结合xx技术，研发新型存储设备，满足大数据企业的存储需求；14. 开发xx技术应用软件，实现模块的自动化构建，降低应用成本；15. 开发xx技术平台，支持大数据的安全管理、分析和挖掘，实现大数据的价值；二、技术关键及主要创新点1. 开发新型xx技术模型，以实现更快更高效的参数优化；2. 采用xx技术，开发数据库，构建数据存储和管理解决方案；3. 针对客户需求，量身定制的xx应用解决方案，实现客户独特的业务需求；4. 利用xx技术，开发平台，支持大数据的安全管理、分析和挖掘；5. 开发xx技术应用软件，实现模块的自动化构建，降低应用成本；6. 开发xx技术应用系统，满足客户的特定要求；7. 开发新型存储设备，满足大数据企业的存储需求；8. 运用xx技术，开发新的分析工具，帮助用户更快捷地完成数据分析工作；9. 使用xx算法，提供更加快捷高效的参数优化解决方案；10. 利用xx特性，开发基于移动设备的管理系统，提供高效的管理解决方案；11. 建设xx技术支持模块，实现客户业务的完美支持；12. 优化现有xx技术系统，对性能进行改进，提升服务质量；13. 对具备xx技术能力的客户，提供远程技术支持，定量分析客户需求，并完成客户目标。