感知层由各种传感器组成，将物体的数据，通过传感器收集后，由网络层传输出去。网络层包含互联网、云端、运营商网络、各种短距离局域网（如ZigBee等）。
Mindstorms EV3于2013下半年上市，是乐高公司开发的第三代可编程机器人。我们通过一个简短的视频可以简短的看一下乐高EV3机器人到底能做什么？只要发挥想象空间，你就可以组装属于你自己的智能
在网络上获取到一个运动模拟器APP，宣称可以支持对市面上所有运动APP的步数的修改，最终快速实现到你设定的目标步数。
写散文时，最难的部分往往是写前几句话。在开始构建 Akka 系统时，也有类似的“空白画布（blank canvas）”感觉。你可能会想：哪个应该是第一个 Actor？它应该保存在哪里？它应该做什么？幸运的是，与散文不同，既定的最佳实践可以指导我们完成这些初始步骤。在本文的其余部分中，我们将研究一个简单的 Akka 应用程序的核心逻辑，以向你介绍 Actors，并向您展示如何使用他们来制定解决方案。该示例演示了帮助你启动 Akka 项目的常见模式。
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。 优秀的工具有助于确定是否可以将瓶颈隔离到应用程序本身，或者是否某家提供商存在影响整个系统的问题。最精准的工具甚至能够深入到应用程序内部，查看数据库查询等个别进程是否在最佳状态下运行。 为此，我们测试了四款商用产品：Exoprise CloudReady、AppNeta、ThousandEyes和Dynatrace。我们主要着眼于部署简易性、日常管理、总体功能和成本。我们并没有过于关注
物联网的发展以及火热，相信人人都有所了解，那么在嵌入式系统是如何驱动物联网发展的，往下看。。。。。 物联网技术并不是一个单独的技术，而是多种已有技术的融合：如处理器技术、互联网技术、嵌入式系统技术、传感器网络技术、通信技术、RFID技术等。而且，物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合，作为物联网重要技术组成的嵌入式系统，正成为物联网融合发展的巨大驱动力。 首先我们以RFID为例来看看无线传感器网络里面的嵌入式技术。感知层是物联网中的重要的感知节点，它融合了传感技术、嵌
传感器是自动化设备的重要部件 传感器是自动化设备的重要部件，智能传感器可应用于SmartCar、机器人等，可将其感应到的状况，利用人工智能辨识，透过驱动装置回馈反应的系统。制造业自动化第一品牌广东拓斯
MQTT （Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是一种标准化的发布/订阅消息传输协议，设计于1999年，最初是为了在卫星之类的物体上使用。它是一个非常轻量级的协议，由于对带宽需求很低，从而成为了 M2M 通信或物联网应用的理想选择，现在已经成为这类场景最常见的协议之一。 本文会对该协议及一些使用范例做以简介，虽然没打算写成 MQTT 的综合性参考指南，但会提供足够的信息，让开发人员了解到如何安装运行这一协议。如果想要更深入地了解，可以参考 HiveMQ
传感器，英文称 Sensor 或是 Transducer，在新韦式大词典中定义为：“从一个系统接受功率，通常以另一种形式将功率送到第二个系统中的器件”。根据这个定义，传感器的作用是将一种能量转换成另一种能量形式，所以不少学者也用“换能器－Transducer”来称谓“传感器－Sensor”。
广播式自动相关监控（ADS-B，Automatic Dependent Surveillance-Broadcast）已被广泛用作空中交通监视的实际标准。航空法规要求所有飞机积极广播包含身份，位置和移动信息的状态报告。但是，由于缺乏安全措施，ADS-B受到了攻击者的网络攻击，目的是干扰空中安全。在本文中开发了一种非侵入式信任评估系统（https://github.com/kai-jansen/ADSB-Trust-Evaluation ），该系统可以使用地面传感器基础设施收集的真实飞行数据来检测对基于ADS-B的空中交通监视的攻击。通过以众包方式利用地理分布传感器的冗余，实施了验证测试来追求安全性。
智能生活已经成为当今科技领域的一个热门话题，它将人工智能（AI）和物联网（IoT）两大领域相结合，为我们的日常生活带来了前所未有的便利和创新。本文将深入探讨AI和IoT的融合，以及这一融合对各个领域带来的影响，包括家居、医疗保健、智能交通等。同时，我们将介绍一些实际的案例，展示AI和IoT如何共同开启了智能生活的无限可能。
【摘要】基于边缘计算研究传感器高频次采集数据的传输、存储和处理技术架构，提出了传感器高频采集设备的软硬件模块组成，并形成通用数据分析处理软件框架，以长时间综合分析多个高频采集设备的数据，为物联网应用对大规模传感器数据进行挖掘处理和分析判决提供基础。
物联网设备和应用程序涉及协议的概述。 帮助澄清IoT层技术栈和头对头比较。 物联网涵盖了广泛的行业和用例，从单一受限制的设备扩展到大量跨平台部署嵌入式技术和实时连接的云系统。 将它们捆绑在一起是许多传统和新兴的通信协议，允许设备和服务器以新的，更互联的方式相互通信。 同时，数十个联盟和联盟正在形成，希望能够统一断层和有机的物联网景观。 以下频道指南： 提供有助于IoT设备，应用程序和应用程序的热门协议和标准的概述列表 深入了解特定层次或行业特定协议 列出流行协议的头对头比较（即：mqtt vs xmpp）
本操作系统专栏，是小程在学操作系统的过程中的第一步，是在学习操作系统的笔记的前提下，加上自己的心得，以及资料的搜集，共同整合而成。小程在学习过程中，难免疏漏，希望各位前辈批评指正。
无线传感器网络(WSNs)对于环境科学、水资源、生态系统、结构健康和医疗保健应用等领域的持续监测极为 重要。在这种应用中，监测传感器网络中的大量观测数据 需要传输到数据汇进行分析
1．概述 鉴于ZigBee技术适合用于数据采集系统的的特点, 提出了基于ZigBee的数据采集系统的设计方案, 着重探讨ZigBee节点的硬件设计及其组网设计. 并详细讨论了基于CC2530芯片的数据采集节点的硬件设计方案, 组网设计中的协调器建立网络、节点加入网络的设计方法, 以及数据采集系统的软件设计方法. 最后通过采集ZigBee网络传感器数据的实验, 证明该方案能取得良好的通信效果. 1.1 系统描述 利用ZigBee传感器网络、网关、服务器实现简单的数据采集系统。项目中把使用了三种传感器，分别是：温湿度传感器，烟雾传感器，光敏传感器。终端节点传感器采集到数据之后发送给协调器之后，由协调器通过串口将数据发至给电脑客户端，最后电脑客户端将串口发送上来的传感器数据使用套接字封装成http格式后通过post方式发送到服务端，并且存储到数据库中。客户端通过访问服务器，获取数据展示出来。 1.2 系统结构介绍
使用简单的无线传感器而非摄像头构建IoT网状网络可以帮助了解购物者的行为。但是，为什么要建立一个物联网网状网络来监视购物者呢？在线零售商非常了解其客户如何浏览其虚拟商店，但是线下零售商就没有那么幸运了。
车联网要成功，就要建成互联网和移动互联网这样的网络生态系统，只有建立成这样的生态系统，才能发挥其真正价值：导航服务、目的地分享、网络电台、网络电视、紧急呼叫服务、紧急救援服务、安全监控服务、维修保养提醒服务、远程诊断服务、路况服务、信息与经验分享、车友互动等。在这个生态系统中，需要有人提供终端系统平台、提供终端应用程序、提供后端服务、提供通信网络、整合信息、整合服务，建成这样一个网络生态系统，需要综合性的技术。
“自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。目前，大多数路面上行驶车辆内的ADAS都是独立工作的，这意味着它们彼此之间几乎不交换信息。只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。” 现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。 这些系统的数量将会随着新法案的通过而不断增加，例如在美国，就有强制要求安
1. 充分利用智能手机的GPS定位信息，创造了O2O的商业模式，打通了线上与线下的信息流和商流，极大地推动了移动互联网的迅猛发展，下面关于GPS技术描述错误的是()
在现代计算机应用程序中，处理实时数据流是一项关键任务。这种数据流可以是来自传感器、网络、文件或其他源头的数据，需要即时处理并做出相应的决策。Java提供了强大的网络编程工具和库，可以用于处理实时数据流。本文将详细介绍如何使用Java进行实时数据流处理。
整合物联网和云服务将能够建立一个超级的IT王国。凭借其无限的功能和增强的安全性，我们是很难发现它这位超人的氪气石的。 目前，大部分的人使用互联网还是为了获取信息和进行交流；但是，互联网的近期发展又让我们看到了另一种互联网模式。从家庭监控到车辆自动驾驶的各种应用都是基于包括传感器、控制器以及控制软件在内的机器对机器（M2M）网络的。这个物联网（IoT）是网络应用和云服务发展的下一个主要驱动因素。物联网云模型可以被分为三类：传感器云、控制云以及分析云。这些云模式都可以成为私有云设计和公共云服务的目标。 虽然一个
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
物联网（IoT）作为一种概念已经存在了相当长的时间-这已不是头一年了，它已被列入具有前途的趋利基市场。伴随着大数据，人工智能以及其他一些流行和蓬勃发展的行业。
随着科技的不断进步，智能机器人已经不再是科幻电影中的角色，而是现实生活中的一部分。它们正在改变着我们的日常生活、工作方式以及制造业、医疗保健、农业等多个领域。本文将探讨智能机器人的关键技术，深入分析它们是如何实现的，并展望它们在未来自动化领域的巨大潜力。
image.png image.png 演讲摘要 Gershon Dublon & Nan Zhao：用传感器网络感知世界 都说好事成三，互联网也有三种 ，感知互联网、人类互联网和物联网。感知互联网是所有传感器互联网，包含上十亿传感器中的数据、遍及家用商用的各种设备。我们都熟悉人类互联网，腾讯是典型的代表。物联网这个术语也被多次提及，我们所指的物联网连接不同用具，像智能灯泡、冰箱、无人驾驶汽车。三种互联网都在迅猛发展。 image.png 未来我们面临的一个挑战是，需要很多界面来控
Author: Frytea Title: 物联网技术概论 Link: https://blog.frytea.com/archives/98/ Copyright: This work by TL-Song is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
选自Kdnuggets 机器之心编译 参与：朱乾树、蒋思源 DeepSense 是一种在端设备上运行的深度学习框架，它可以在本地获取需要处理的传感器数据，并且在不上传到云端的情况下对这些数据应用深度学习模型，如卷积神经网络或门控循环神经网络等。 DeepSense 是一种在移动设备上运行的深度学习框架，可以根据来自移动传感器（例如，运动传感器）的数据进行回归和分类任务。分类任务的一个例子是异构人体活动识别（HHAR），即基于运动传感器测量数据来检测某人可能在进行哪些活动（步行，骑车，站立等等）。另一个例子
OSHI是一个免费的基于JNA（本机）的Java操作系统和硬件信息库。它不需要安装任何其他本机库，旨在提供 跨平台实现以检索系统信息，例如操作系统版本、进程、 内存和 CPU 使用率、磁盘和分区、设备、传感器等。
无线传感器技术实现了更高水平的自动化，对许多行业都具有重大意义。零售业已从这种下一代技术中受益匪浅。在这里，我们重点介绍了零售中无线传感器的主要应用，并展示了该技术的多功能性。
要实现物联网，需要很多技术要素。除了传感器等电子零件和电子电路以外，还包括 Web 应用中经常用到的技术，以及数据分析等。本书将会为大家整体解说这些技术。个别详细内容在第 2 章及以后的章节中会提到，这里我们先来总览一下本书将会讲解的全部内容。备 物联网与以往的 Web 服务不同，设备在其中担任着重要的作用。设备指的是一种“物”，它上面装有一种名为传感器的电子零件，并与网络相连接。比如大家拿着的智能手机和平板电脑就是设备的一种。家电产品、我们时刻戴着的手表以及伞等，只要能满足上述条件，就是设备（图 1.6）。
物联网吸引了很多人的关注。传感器和控制器的网络毫无疑问会极大地丰富我们的生活——但是它们也可能被误用而造成危害。幸运的是，云能够帮助我们发扬物联网的优势，并且极大地避免危害。 物联网（IoT）是连接到互联网的极大规模的设备群。虽然业界已经讨论并且定位了与IoT模型相关联的安全风险，我们还需要考虑的另外一方面是费用。即使在今天，Wi-Fi或者4G或者5G传感器的费用，还是家庭或者办公室的，基于公认协议，比如ZigBee或者X10的传感器的三到五倍。因此，企业如何承担这样的费用，特别是当互联网连接的传感器可能开
20世纪50年代印刷电路板（PCB）的发明改变了自动化的世界。在PCB之前，电子电路板是手工组装的，这是一个生产力极其有限的生产过程。今天，随着制造过程中各种仪器的引入和边缘计算的使用，工业正在经历另一次革命性的飞跃。
脑图暂时地址：https://twilight-fanyi.gitee.io/mind-map/
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.00210v5.pdf
最近也是因为孩子上学，不得已在学校附近买了一套房子，但是小区反应治安不是很好，这就萌发自己用手中S7-1200做一套家庭方案报警系统，把S7-1200 PLC放在电控箱内，用TIA编写防盗报警系统程序。考虑房子面积不大，在此我安排自动防盗警报系统，当运动传感器检测到任何人时，警报应为开。
在一些物联网项目中，物联网网关这一产品经常被涉及。那么，物联网网关究竟有何作用？具备哪些功能？同时，我们也发现有些物联网设备并不需要网关。那么，究竟在何时需要物联网网关呢？
近年来，传感器技术新原理、新材料和新技术的研究更加深入、广泛，新品种、新结构、新应用不断涌现。其中，“五化”成为其发展的重要趋势。 一是智能化，两种发展轨迹齐头并进。一个方向是多种传感功能与数据处理、存储、双向通信等的集成，可全部或部分实现信号探测、变换处理、逻辑判断、功能计算、双向通讯，以及内部自检、自校、自补偿、自诊断等功能，具有低成本、高精度的信息采集、可数据存储和通信、编程自动化和功能多样化等特点。如美国凌力尔特（LinearTechnology）公司的智能传感器安装了ARM架构的32位处理器。另
作为当今智能机器人的核心，传感器和AI相融合正产生良性的反馈回路，或者我们所说的“机器人网络效应”。我们目前正处于“机器人网络效应”临界点的边缘，这将大幅加速机器人技术的发展。 任何考虑过扩展业务或构
原文链接：https://www.zhihu.com/question/19751763/answer/95871992
目前，随着自动驾驶技术的越发成熟以及自动驾驶感知任务需求的日益增多，工业界和学术界非常希望一个理想的感知算法模型，可以同时完成如3D目标检测以及基于BEV空间的语义分割在内的多个感知任务。对于一辆能够实现自动驾驶功能的车辆而言，其通常会配备环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器来采集不同模态的数据信息，从而充分利用不同模态数据之间的互补优势，比如三维的点云数据可以为3D目标检测任务提供算法模型必要的几何数据和深度信息；2D的图像数据可以为基于BEV空间的语义分割任务提供至关重要的色彩和语义纹理信息，通过将不同模态数据的有效结果，使得部署在车上的多模态感知算法模型输出更加鲁棒和准确的空间感知结果。
多元时间序列（MTS）数据在各种应用领域中至关重要。由于其具有时序性和多源（多个传感器）属性，MTS数据本质上表现出时空（ST）依赖性，包括时间戳之间的时间相关性以及每个时间戳中传感器之间的空间相关性。为了有效利用此信息，基于图神经网络的方法（GNNs）已被广泛采用。
从收集原始传感器数据到可操作的分析，这个过程可能会遇到很多障碍，因为硬件组件和环境条件的现实情况会发挥作用。
物联网作为一种新兴的战略产业，在工业生产、交通运输等众多方面被广泛应用。作为物联网的重要基础与核心技术，传感器技术在物联网的发展中发挥着重要作用。
【0. 前言】 尽管在各种智能设备的协同工作下，机器正在变得越来越聪明，但是仅有聪慧的头脑恐怕还远远不够。我们还需要灵敏而丰富的感知、敏捷而精准的执行，也许才能真正将机器的所思所想，落实为对人类有益的实际生产成果。由此可见，在探索工业4.0 智能制造的自动化项目实践中，我们将会遇到关于传感器与执行器在产品与技术应用方面越来越大的挑战。 【1. 来自执行器/传感器层的挑战】 经典的企业自动化网络模型，自上到下包含5个层级：计划编制层（Planning Level）、控制层（Control Level）、单元层（Cell Level）、现场层（Field Level）、执行器/传感器层（Actuator/Sensor Level）。其中，执行器/传感器层需要与现场层的控制器连接，因此本质上是属于现场层的一部分。之前关于 PROFINET的一些思考，主要聚焦在现场层的控制器与 IO 设备上，考虑了一些提高通讯网络稳定与快速性能以及智能化的问题，而现在有必要来看看一些 PROFINET 在执行器/传感器层的应用问题。 挑战1：安装数量越来越多，安装位置越来越分散。想要使机器具有丰富的感知，机器的每个部位上都有传感器覆盖的必要；类似的，想要实现丰富的机械动作输出，执行器也有必要如此覆盖在机器的各个部位；由此产生了大量且分散的IO 信号需要处理。对于收集处理大量的 IO 信号，一个大容量的且功能集成较多的 IO 设备也许就可以解决问题。但是每个PROFINET 控制器带动 PROFINET设备的能力（设备数量）都有各自的上限（就像一个班级中不可能有无限多的学生）。由此我们可能在处理过多分散的 IO信号时，发现仅靠一个控制器网络内的设备，还不足以覆盖这么多的分散区域。 挑战2：功能要求越来越高，接线要求越来越简洁。为了实现机器感知的灵敏、动作的敏捷，执行器/传感器层对于自身发送接收 IO信号的更新时间要求是很高的，甚至会低于控制器的循环扫描周期。而目前执行器/传感器的产品种类与功能也越来越丰富，电气控制接口形状遵循各自不同的协议规范，电气信号格式也多种多样，例如电压型电流型模拟量、数字开关量等等。这么多分散的不同规格的信号线缆接到IO 设备上，需要 IO 设备本身集成各种类型的 IO模块，不仅增加了电气调试编程的复杂度，而且增加了电气接线施工与故障诊断的复杂度。终端用户往往也希望对于各种各样的执行器/传感器层 IO信号线，最好也能类似 PROFINET那样一网到底，只需一种通讯线，就搞定所有类型的执行器/传感器产品方案的电气接线与控制工作。 由此可见，如果有一种擅长于处理执行器/传感器层 IO 信号的总线网络，作为 PROFINET 网络的延伸，与 PROFINET集成在一起，共同管理整个现场层的通讯网络，就显得越来越有意义且有必要了。 【2. 关于 PROFINET 与 I/O 总线集成应用的方案】 如下图所示，随着工业以太网技术的普及与相关产品的发展，从传统的手动工位到整个自动化工厂，我们都可以用 PROFINET通讯方案将它们连接在一起。而从应用复杂度的角度来看，对于数据结构相对简单，数量众多布局分散的执行器/传感器信号处理来说，更轻量级的I/O 总线协议有时候显得性价比更高。
DeepSense是在移动设备上运行的深度学习框架，它可以完成移动传感器（如运动传感器）数据集上的回归和分类任务。分类任务的第一个例子是异构人类活动识别（HHAR），通过运动传感器检测人类可能从事的活动(步行、骑自行车、站立等)。另一个例子是生物识别运动分析，要求必须从步态识别出用户。回归任务的例子是用加速度测量来追踪汽车的位置。 与最先进的技术相比，DeepSense在汽车追踪问题上提供了一个更小的跟踪误差估计器，在HHAR和生物识别用户识别任务上比最先进技术的算法更具有优势。 处理来自单传感器的数据 首
导读：很多企业仍然在进行概念验证看看物联网（Internet of Things，IoT）可以在哪些方面给他们的运营和战略带来价值，但是已经有很多物联网应用在跨多个行业领域扎下了根，并且正在给业务带来
“元宇宙”被坐拥35.8亿月活用户的Meta（原Facebook）带火之后，微软、英伟达、腾讯、字节跳动等中外科技巨头们也接连入局。
“物联网”（英文Internet of Things简称IOT）指的通过射频识别（RFID）(RFID+互联网）、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。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
