计算机新技术专题报告
信息新技术报告
信息新技术报告引言信息技术是一种涵盖计算机科学、电信和电子的领域，它已经在过去几十年中取得了长足的发展。
随着信息技术的迅速发展，人们的日常生活已经发生了翻天覆地的变化。
本报告将介绍一些最新的信息技术，以及它们对个人和社会的影响。
云计算云计算是一种通过互联网提供计算服务的技术。
它允许用户在不需要购买或维护专用硬件的情况下，使用远程服务器上的计算资源。
云计算可以实现资源的弹性扩展和灵活配置，极大地提高了计算效率和成本效益。
例如，人们可以使用云存储服务将大量的数据存储在云端，随时随地访问和共享数据。
物联网物联网是一种将物理设备和传感器与互联网连接的技术。
它使得不同设备之间能够通过互联网进行通信和交互。
物联网的出现使得智能家居、智能交通和智能工厂等概念成为现实。
通过物联网，人们可以远程控制家庭设备，监测交通状况，以及优化生产流程。
物联网为社会带来了更高的便利性和效能。
人工智能人工智能是一种模拟人类智能的技术。
它可以让计算机学习和解决问题，甚至能够模拟人类的思维和决策过程。
人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的突破。
例如，人们现在可以使用语音助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa，在日常生活中获取信息和完成任务。
区块链区块链是一种去中心化的分布式账本技术。
它将交易记录记录在一个不可篡改的区块链中，并使用密码学算法确保交易的安全和私密性。
区块链可以应用于货币交易、数据存储和智能合约等领域。
它打破了传统中介机构的垄断地位，提供了更安全、更透明的交易方式。
未来发展趋势信息技术在未来将继续发展，并对个人和社会产生更大的影响。
以下是一些未来发展的趋势：1.人工智能的全面普及：人工智能将进一步融入人们的生活和工作中，提供更多的智能化服务和解决方案。
2.物联网的扩展应用：随着物联网设备的普及和技术的不断进步，物联网将应用到更多的领域，如智慧农业和智慧医疗。
3.边缘计算的兴起：边缘计算是一种将计算任务从云端移到设备本身的技术。
计算机新技术报告
计算机新技术专题课程报告课题名称：计算机新技术课题负责人名（学号）：同组成员名单（角色）：指导教师：评阅成绩：评阅意见：提交报告时间：2013年 11月 4日计算机新技术计算机科学与技术专业学生[摘要]大家应该还记得《黑客帝国》里面Neo躲避枪林弹雨的高难度动作，这部电影，充满了大数据与人工智能的色彩。
算法师通过对数据库的标记、对数据库的检测、编排，甚至对敌人发出攻击，当时看起来相当科幻的镜头，如今已经是被广泛运用的技术。
关键词：人工智能神经网络物联网大家应该还记得《黑客帝国》里面Neo躲避枪林弹雨的高难度动作，这部电影，充满了大数据与人工智能的色彩。
算法师通过对数据库的标记、对数据库的检测、编排，甚至对敌人发出攻击，当时看起来相当科幻的镜头，如今已经是被广泛运用的技术。
所谓大数据，即是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
从亚马逊的比价推荐，到微软纽约研究院的经济学家对奥巴马政府、奥斯卡颁奖礼和NBA联盟数据的精准预测，已充分证明这不是一项噱头技术。
大数据有四个明显的优势：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
人工智能是一个非常复杂的方向，也是一个跨学界的计算机学科，涉及到其他方面的知识，主要内容在于计算机学习人类的自然语言处理。
我们无需去遐想如智能终结者这样科幻的画面，那是科学家要研究的事。
现实生活中，我们已经看到越来越多的大数据与人工智能结合的产品，如苹果的Siri，它包含的语音识别（Speech Recognition），是自然语言处理（Natural Language Processing）的一部分。
在实际的应用中，起到了不少作用，包括智能手机上的服务调配，能解决用户日常的需求。
计算机科学领域的前沿技术研究报告
计算机科学领域的前沿技术研究报告引言计算机科学是一门不断发展的学科，不断涌现出新的前沿技术。
本文旨在探讨计算机科学领域的前沿技术，包括机器学习、深度学习、人工智能、区块链等。
通过分析其原理、应用场景和未来发展趋势，为读者提供一个全面了解计算机科学前沿技术的视角。
一、机器学习机器学习是一种基于数据的学习方法，通过利用数据来训练模型，让机器能够自动识别模式和规律。
在大数据时代，机器学习已经成为数据挖掘和人工智能的重要基础。
机器学习的应用包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
机器学习的主要原理是让机器通过学习数据的规律来识别模式，并能够通过对新数据的分析和预测。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种方法。
机器学习的应用场景非常广泛。
例如，在医疗领域，机器学习可以帮助医生快速诊断疾病，预测疾病的风险，并为患者提供个性化的治疗方案。
在金融领域，机器学习可以帮助银行预测客户的信用评级，识别欺诈行为，并优化风险管理策略。
在制造业领域，机器学习可以优化生产线的运行，预测设备的故障，提高生产效率。
未来，机器学习将继续发展，特别是在大数据和人工智能领域。
随着数据量的不断增加和硬件性能的提高，机器学习将具有更广泛的应用场景，例如自动驾驶、智能家居、智能机器人等。
二、深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强的自我学习和自我优化能力，能够处理更加复杂的数据模式和规律。
深度学习的应用包括图像识别、自然语言处理、语音识别、游戏AI等领域。
深度学习的主要原理是通过多层神经网络来提取和学习数据的特征，并通过反向传播算法来更新网络参数，从而不断优化网络性能。
深度学习的应用场景非常广泛。
例如，在图像识别领域，深度学习可以识别物体、人脸、车辆等，广泛应用于智能安防、人脸识别、自动驾驶等场景。
在自然语言处理领域，深度学习可以帮助机器理解和生成语言，例如智能客服、智能翻译、语音识别等。
计算机前沿讲座报告（合集五篇）
计算机前沿讲座报告（合集五篇）第一篇：计算机前沿讲座报告计算机前沿讲座报告为了拓展同学们的知识面，给同学们提供更广的就业方向，学院特地开展了计算机前沿讲座这门课。
第一个讲座，老师给我们讲解了各种高科技，比如说无人机，比如说监控但是我个人更偏好于无人航拍的机器，老师也带来了真实的机器给我们演示，所以课后对无人机又进行了进一步了解。
第二个讲座，老师是个留学生，给我们讲了各种厉害的脑波科技和医学，我课后也进行了脑接技术的了解，学习情况如下：一、无人机什么是无人机？无人机是通过无线电遥控设备或机载计算机程控系统进行操控的不载人飞行器。
无人机结构简单、使用成本低，不但能完成有人驾驶飞机执行的任务，更适用于有人飞机不宜执行的任务。
在突发事情应急、预警有很大的作用。
无人机航拍无人机航拍是以无人驾驶飞机作为空中平台,以机载遥感设备,如高分辨率CCD数码相机、轻型光学相机、红外扫描仪，激光扫描仪、磁测仪等获取信息，用计算机对图像信息进行处理，并按照一定精度要求制作成图像。
全系统在设计和最优化组合方面具有突出的特点，是集成了高空拍摄、遥控、遥测技术、视频影像微波传输和计算机影像信息处理的新型应用技术。
为适应城镇发展的总体需求，提供综合地理、资源信息。
正确、完整的信息资料是科学决策的基础。
各地区、各部门在综合规划、田野考古、国土整治监控、农田水利建设、基础设施建设、厂矿建设、居民小区建设、环保和生态建设等方面，无不需要最新、最完整的地形地物资料，已成为各级政府部门和新建开发区急待解决的问题。
我们用遥感航拍技术准确地反映出地区新发现的古迹、新建的街道、大桥、机场、车站以及土地、资源利用情况的综合信息。
遥感航拍技术是各种先进手段优化组合的新型应用技术。
昆明劲鹰无人机航拍技术以低速无人驾驶飞机为空中遥感平台，用彩色、黑白、红外、摄像技术拍摄空中影像数据；并用计算机对图像信息加工处理。
全系统在设计和最优化组合方面具有突出的特点，是集成了遥感、遥控、遥测技术与计算机技术的新型应用技术。
计算机专题报告300字
计算机专题报告300字计算机专题报告300字「篇一」现代的社会日新月异，电脑成为人们生活中必备的一门知识，也给人们的生活带来了很大的方便。
高科技的发展，也需要老师掌握一定的计算机知识，利用网上的教育资源为教学服务，促进学生的发展。
这次培训的时间虽然不长，但可以说是受益非浅。
通过这次培训，我学会了课件制作，建立了个人邮箱、博客，还学会了发邮件、发博文等相关知识，在电脑培训之前，总觉得电脑知识是雾里看花，水中望月。
经过老师的讲解，发觉学电脑并不是那么深不可测，收获了以后，反而觉得这是一件很快乐的事。
现在，学校为提高教师的自身水平提供了良好的平台，为教师的发展提供了契机，我们还有什么不满足，不管是现在，还是将来，我们都应该加强学习，不断给自己“充电”，才能不断地开拓进取，勇于创新，才不至于被社会淘汰。
经过短暂的培训，我感到了学习的快乐，也尝到了成长的快乐，这就是学习并快乐着吧！计算机专题报告300字「篇二」计算机是一门重要的学科之一，它是一个先进的课程，我们生活中的很多信息都是从网上传播的，同时也是从上面所获取的。
在实际生活中，有很多地方都要用到计算机方面的知识，所以，学习计算机是适应社会进步发展所必须的。
在未学习计算机之前，我从不知道它到底是干什么用的，为什么很多很多的人都要迫不及待的地要去学它，同时也有人陷入计算机的泥潭，不能自拔。
自从我触摸到它的时候，即老师教给我们怎样使用计算机时，我才明白它的重要性。
它涉及了生活的各个方面以及各个层次的人都离不开它，同时也明白了它的利与弊，每一个事物就算它再重要，都有两面性，只是所掌握利用的程度不同而也，就如有的人利用好它，从此坐在很高的位子上，领着高薪，而有的人，整天泡在网吧里，人不人鬼不鬼的，所以通过老师的教育学习我掌握了不少的知识。
我们是国之栋梁，家庭的重要支柱，我们不能落后，要跟上社会所需时代的步伐。
只有学好计算机知识以及各科知识，特别是实践，不能做空想家，掌握尺度，才能更上一层楼。
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计算机新技术专题报告【摘要】随着大数据时代的到来，人们的各种互动、设备、社交网络和传感器正在生成海量的数据。
而机器学习等人工智能手段可以更好处理这些数据，挖掘其中的潜在价值。
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来．数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的题．大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生．【关键词】云计算物联网大数据人工智能1.机器智能1.1 什么是机器智能机器智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。
机器智能又叫人工智能，通过理解自然智能和发展自适应系统复制机器智能仍然是一个极大挑战。
随着近年来脑研究和现代技术的发展，科学家和工程师将非常有希望找到制造智能系统的方法，这种智能系统在广义上能像人脑一样。
具有高鲁棒性、适应性、可升级和容错的特性。
人工智能技术是信息技术及相关学科技术的集成，其中包括数字技术、计算机网络、远程通信、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制、并行计算、光计算、生物信息处理等信息技术；相关学科包括认知科学、心理学、语言学、生理学、数理科学、微电子学、光学、生物电子学、哲学和系统科学。
软件技术应是实现人工智能的核心技术之一。
人们将开发出更高级的人工智能通用语言，更有效的AI专用语言以及AI开发专用机器等。
1.2 机器智能的研究领域“使计算机有智能”是人工智能研究的中心目标。
为了实现这一目标，必须深入研究人工智能的原理，同时还需要相应硬件和软件的支持。
这涉及到脑科学、认识科学、计算机科学、系统科学、控制论、微电子学等多种学科。
但是这些学科的发展目前还没有达到所要求的水平。
人工智能的研究存在许多学派，如；逻辑学派、认知学派、知识工程学派、联结学派、分布式学派、进化论学派；等等。
不同的学派虽然其研究方向和方法不近相同，但内同都离不开机器感知、机器学习、机器行为、智能系统与智能计算机的构造等。
计算机新技术专题结论
计算机新技术专题结论
在计算机技术领域，有许多新兴的和新兴的技术值得关注和研究。
计算机科学中的新兴技术主要包括人工智能、机器学习、区块链、物联网、生物识别技术、5G 网络、边缘计算和机器人科学，这些技术正在改变我们的生活方式，影响着各个行业。
例如，美国量子计算机制造商“原子计算”公司研制出了全球首台能运行超1000个量子比特的量子计算机，这一事件使人们开始关注量子计算机的发展。
未来的计算机科学将涉及更多的跨学科领域的技术，如量子计算、人机交互等，这些技术也将不断推动计算机技术的进步。
同时，随着人工智能和区块链等技术的发展，也会对计算机安全带来新的挑战。
我们需要继续关注和研究计算机新技术，不断提高我们的技术水平，为人类的发展做出更大的贡献。
计算机技术报告的格式及范文
计算机技术报告的格式及范文一、报告前言。
大家好！今天我要跟你们唠唠我在[项目名称]里搞的那些计算机技术相关的事儿。
这就像是一场冒险，我们在计算机的世界里摸爬滚打，最后搞出了一些超酷的成果，现在就来给你们分享一下这个过程中的酸甜苦辣。
二、项目背景。
这个项目呢，其实是为了解决[具体问题]。
比如说，咱们公司老是在[相关业务流程]上花费太多时间，效率低得像蜗牛爬。
老板就发话了，说必须得想个办法，用计算机技术来给这个流程来个大变身。
于是，我们这群技术宅就开始绞尽脑汁，琢磨怎么用代码和各种技术手段来搞定这个事儿。
三、技术选型与理由。
# （一）编程语言。
我们选择了[编程语言名称]，为啥呢？这就像是在一群超级英雄里挑出最适合打这个怪兽的那个。
[编程语言名称]它的语法简洁明了，就像我们平时说话一样，虽然有点小规则，但总体来说很容易上手。
而且它有超级丰富的库，就像是有无数个锦囊妙计放在那里，我们可以随时拿来用。
比如说，处理数据的时候，有个专门的库能让我们像变魔术一样，快速地把数据整理得井井有条。
# （二）框架。
在框架方面，[框架名称]是我们的得力助手。
这个框架就像是一个超级模板，我们只要按照它的规则把我们的代码放进去，就可以快速搭建起我们项目的骨架。
它的优势可多了，比如说它的架构设计非常合理，就像一个精心设计的大厦，每个部分都各司其职，而且相互之间配合得非常好。
这样一来，我们开发的时候就不用担心代码会乱成一团麻，维护起来也轻松得多。
# （三）数据库。
数据库我们用的是[数据库名称]。
为啥选它呢？你可以把这个数据库想象成一个超级大仓库，我们要存放和管理所有的数据。
[数据库名称]它特别擅长处理[数据类型或者项目需求相关的数据管理特点]，就像一个专门存放某种宝藏的宝库，对我们这个项目的数据管理来说是最合适不过了。
而且它的查询速度很快，就像闪电侠一样，当我们需要从海量数据里找个东西的时候，它能一下子就给我们找出来。
四、项目实施过程。
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计算机新技术专题报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT计算机新技术专题报告【摘要】随着大数据时代的到来，人们的各种互动、设备、社交网络和传感器正在生成海量的数据。
而机器学习等人工智能手段可以更好处理这些数据，挖掘其中的潜在价值。
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来．数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的题．大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生．【关键词】云计算物联网大数据人工智能1.机器智能什么是机器智能机器智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。
机器智能又叫人工智能，通过理解自然智能和发展自适应系统复制机器智能仍然是一个极大挑战。
随着近年来脑研究和现代技术的发展，科学家和工程师将非常有希望找到制造智能系统的方法，这种智能系统在广义上能像人脑一样。
具有高鲁棒性、适应性、可升级和容错的特性。
人工智能技术是信息技术及相关学科技术的集成，其中包括数字技术、计算机网络、远程通信、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制、并行计算、光计算、生物信息处理等信息技术；相关学科包括认知科学、心理学、语言学、生理学、数理科学、微电子学、光学、生物电子学、哲学和系统科学。
软件技术应是实现人工智能的核心技术之一。
人们将开发出更高级的人工智能通用语言，更有效的AI专用语言以及AI开发专用机器等。
机器智能的研究领域“使计算机有智能”是人工智能研究的中心目标。
为了实现这一目标，必须深入研究人工智能的原理，同时还需要相应硬件和软件的支持。
这涉及到脑科学、认识科学、计算机科学、系统科学、控制论、微电子学等多种学科。
但是这些学科的发展目前还没有达到所要求的水平。
人工智能的研究存在许多学派，如；逻辑学派、认知学派、知识工程学派、联结学派、分布式学派、进化论学派；等等。
不同的学派虽然其研究方向和方法不近相同，但内同都离不开机器感知、机器学习、机器行为、智能系统与智能计算机的构造等。
从研究领域来看，人工智能的研究主要专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、智能决策支持系统、智能控制、智能检索、机器视觉、问题求解、人工智能方法、系统和语言工具、自动程序设计、机器人学、博弈、人工神经网等。
值得指出的是这些人工智能的子领域并不是相互独立的，大多数人工智能研究课题都涉及诸多智能领域。
2. 大数据处理大数据简介大数据近几年来新出现的一个名词，它相比传统的数据描述，有自己的四个特性，分别是：Volume（大的数据量）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多种多样）、Veracity（真实有价值）。
因此，大数据需要新的处理模式来取代传统的数据处理方法，它同时包含数据量巨大和快速的处理速度两层含义。
云计算是一种大数据的处理技术平台，综合了各种资源之后提供一些虚拟技术服务。
这样的方式可以很大程度降低用户维护、处理、使用数据以及其他计算资源的成本。
数据单位已不再是用GB,TB能够满足的描述需要，而是步入了PB级别的时代。
传统的数据存储方式已经不能满足这些数据的存储和处理，只有依托云平台存储技术的方式来解决这个当前已经面临的问题。
2．2 大数据技术分析1．大数据的处理方式大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。
数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合之中。
并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。
批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不时进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并化简）作用到这些数据块最终得到结果。
2．大数据处理系统应用开源是现在很多大型国际IT公司倡导的服务方式，这个理念拥有很多拥护者。
虽然它最初的出现和商业搭不上边，但已为具有现代发展理念的国际大型商业IT公司所接受，他们所认同的是面向服务的开源，进而出现了新的经济增长方式。
目前有一些较为前沿的公司已经研发开源的大数据处理技术，比较典型的是推特研发的Storm系统和谷歌研发的MapReduce模型。
前者是以数据流方式进行数据处理而后者是采用批量数据的处理方式。
MapReduce是目前用得比较多的方法，其核心思想就是两个步骤：Map和Reduce。
Map过程就是一个映射过程，完成这一步之后再对其进行Reduce过程处理，也即是精简的过程。
最后将处理的最终结果进行输出。
3．大数据技术发展趋势传统的关系型数据库和新兴的数据处理技术目前是并存状态，它们之间将来会相互学习，相互渗透，相互影响，互相融合，最终形成对数据分析有利的格局，能够更好地为大数据处理服务，从庞大巨量的数据当中找到需要的数据并对之进行处理、分析乃至决策。
大数据关键技术(一)云计算传统的计算机设计与软件都是以解决“结构性”数据为主。
对这一类新型的“非结构”要求一种新的计算架构。
而云计算就是这样一种新的计算架构。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备，它为数据提供保管、访问的场所和渠道。
云计算的几大特征是：随需自助服务、随时随地用任何网络设备访问、多人共享资源、基于虚拟化技术快速部署资源或获得服务、减少用户端的处理负担、降低用户对rr专业知识的依赖。
云计算是大数据的rI1基础，而大数据是云计算的应用。
云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，越来越多的数据需要云计算去处理，所以云计算与大数据是相辅相成的。
(二)数据挖掘数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
①分类。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
②回归分析。
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性问的依赖关系。
③聚类。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
④关联规则。
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
⑤特征。
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
⑥变化和偏差分析。
偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
⑦ Web页挖掘。
随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，收集各种有关的数据，分析这类数据以获取重要的信息。
通过这些角度对数据进行挖掘，预测趋势和行为、分析数据关联度、聚集类似数据、描述数据概念、检测数据偏差等，进而对数据进行全方位的分析。
(三)可视化技术。
可视化技术主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。
利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。
数据可视化不仅用于探索性数据分析，也是传递分析结论的重要手段。
仪表盘是数据的可视化表示与沟通的重要手段。
同时，更加注重设计的信息图也开始逐渐新兴起来。
3．智能技术在物联网中的应用什么是物联网物联网(Internet of Things，loT)作为一种新兴网络技术和产业模式，在业界受到广泛关注．从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005：物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义：(1)目前的三大网络。
包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础，物联网是在三网基础上的延伸和扩展；(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接，因此，物联网技术能够使物体变得更加智能化．从目前的发展形势看，最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备，并基于此实现人类与自然环境的系统融合．物联网的系统架构如图1所示，包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合以及终端用户应用四个部分．物联网的技术体系ITU在2005年的物联网报告中重点描述了物联网的4个关键性应用技术——标签事物的RFID技术、感知事物的传感器技术、思考事物的智能技术、微缩事物的纳米技术．目前，国内物联网技术的关注热点主要集中在传感器、RFID、云计算及普适服务等领域．物联网技术涉及多个领域，这些技术在不同的行业往往具有不同的应用需求和技术形态．物联网的技术构成主要包括感知与标识技术、网络与通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术四大体系．感知和标识技术是物联网的基础，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括多种发展成熟度差异性很大的技术，如传感器、RFID、二维码等．1)传感技术．传感技术利用传感器和多跳自组织传感器网络，协作感知、采集网络覆盖区域中被感知对象的信息．传感器技术依附于敏感机理、敏感材料、工艺设备和计测技术，对基础技术和综合技术要求非常高．目前，传感器在被检测量类型和精度、稳定性可靠性、低成本、低功耗方面还没有达到规模应用水平，是物联网产业化发展的重要瓶颈之一．2)识别技术．识别技术涵盖物体识别、位置识别和地理识别，对物理世界的识别是实现全面感知的基础．物联网标识技术是以二维码、RFID标识为基础的，对象标识体系是物联网的一个重要技术点．从应用需求的角度，识别技术首先要解决的是对象的全局标识问题，需要研究物联网的标准化物体标识体系，进一步融合及适当兼容现有各种传感器和标识方法，并支持现有的和未来的识别方案．网络与通信技术网络是物联网信息传递和服务支撑的基础设施，通过泛在的互联功能，实现感知信息高可靠性、高安全性传送．1)接入与组网．物联网的网络技术涵盖泛在接入和骨干传输等多个层面的内容．以互联网协议版本6(IPv6)为核心的下一代网络，为物联网的发展创造了良好的基础网条件．以传感器网络为代表的末梢网络在规模化应用后，面临与骨干网络的接入问题，并且其网络技术与需要与骨干网络进行充分协同，这些都将面临着新的挑战，需要研究固定、无线和移动网及Ad．hoc网技术、自治计算与连网技术等．2)通信与频管．物联网需要综合各种有线及无线通信技术，其中近距离无线通信技术将是物联网的研究重点．由于物联网终端一般使用工业科学医疗(ISM)频段进行通信(免许可证的2．4 GHz ISM频段全世界都可通用)，频段内包括大量的物联网设备以及现有的无线保真(WiFi)、超宽带(UWB)、ZigBee、蓝牙等设备，频谱空间将极其拥挤，制约物联网的实际大规模应用．为提升频谱资源的利用率，让更多物联网业务能实现空间并存，需切实提高物联网规模化应用的频谱保障能力，保证异种物联网的共存，并实现其互联互通互操作。