人工智能在物联网中的应用论文5000字开头

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人工智能在物联网中的应用论文5000字

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在农业方面的影响，以物联网、人工智能、大数据、农业生产技术为基础，为农业生产者提供从生产到经营的“智慧农业”整体解决方案。近3年，伴随着传感器精度的提高，大数据、机器视觉、机器学习等领域的高速发展， 我们发现 “智慧农业”整体解决方案，能够帮助农业生产者提高土地亩产，稳定产品品质、降低生产成本、节约自然资源、并减少环境污染。其主要包括以下几个方面：远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。

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人工智能在物联网中的应用论文5000字怎么写

1绪论1研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为29亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。2国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。1国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM，Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView，Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。2国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。3神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。4本文主要研究目标1本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统2技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。5本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术1网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 2 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1， SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。1 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如3图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。2 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。 （3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表2的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示：3 SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图6所示：3 Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的Vjs简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。Vjs基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：Vjs的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是Vjs的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。4 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在0+版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。5目前常见的故障诊断方法1基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。2基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数，得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。3基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。4基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

欧洲委员会[1]提出“物联网是未来因特网的综合部分之一，可以被定义为一个动态的全球网络基础。基于标准的和互操作的通信协议，无论物理的还是虚拟的“物”均有身份、物理属性和虚拟特质，具备自配置能力且使用智能接口，可以无缝地集成到信息网络中去。” 本文认为，物联网实质上是将真实世界映射到虚拟世界的过程：真实世界中的事物，通过传感器采集一定的数据，在虚拟世界中形成与之对应的事物。“相关物体可能在虚拟电子空间中被创造出来，源于物理物体空间，且与物理空间的物体有关联。”[2]传感器采集到数据的详细程度，将影响到该事物在虚拟世界中的抽象程度。在虚拟世界中，对该事物最简单也最重要的描述是物体提供了一个ID用于识别（如使用RFID标签），最详细的描述则是真实世界中该事物的所有属性和状态均可在虚拟世界中被观察到。进一步的，在虚拟世界中对该物体做出控制，则可通过物联网改变真实世界中该物体的状态。对于一个真实的事物，其所需的各种应用与操作，只需在虚拟世界中对与之对应的虚拟事物进行应用和操作，即达到目的。 这样将会对世界带来巨大的改变：实地实时监测和控制一个事物的成本是高昂的，通过物联网，所有事物都将在虚拟世界中被找到，以较低的成本被监测和控制，从而实现4A（anytime， any place， anyone， anything）[3]连接。虚拟世界提供了对所有事物的实时追踪的可能，所有的信息都不是孤立的，这将为各种海量运算和分析提供了最基础和最重要的信息源。真实世界存在于某一时刻，而当物联网发展到能将真实世界中的所有事物都映射到虚拟世界中时，无数个某一时刻的世界汇集起来，在虚拟世界中将形成一个可以追溯的历史，如同过去以纸质保存历史事件的发生，将来将以电子数据对所有事物进行全息描述的形式存储世界的历史。 二、体系架构 目前， 物联网还没有一个广泛认同的体系结构，最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal和日本的UID物联网系统。EPC系统由EPC 编码体系、射频识别系统和信息网络系统3 部分组成。UID 技术体系架构由泛在识别码(uCode)、泛在通信器、信息系统服务器、和ucode 解析服务器等4部分构成。EPCglobal 和UID上只是RFID 标准化的团体，离全面的“物联网”体系架构相去甚远。 美国的IBM公司在2008年提出“智慧的地球”这一与物联网概念相近的概念，并提出通过INSTRUMENTED，INTERCONNECTED和INTELLIGENT这三个层面来实现智慧地球。在文献基础上，本文提出了物联网体系架构。 1、智能物体层：通过传感器捕获和测量物体相关数据，实现对物理世界的感知。同时具备局部的互动性，需要一定的存储和计算能力。 2、数据传输层：以有线或无线的方式实现无缝、透明、安全的接入，提供并实施编码、认知、鉴权、计费等管理。 3、信息关联层：通过云计算实施对海量数据的存储和管理、数据处理与融合，屏蔽其异质性与复杂性，形成一个与真实世界对应的虚拟世界。 4、应用服务层：从虚拟世界中提取信息，提供丰富的面向服务的应用。如智能交通、智能电网、智能医疗等等。 需要指出的是，数据由底部的传感器通过网络到达应用服务层面，而实际上，在服务应用层面，各个中心、用户可以反向的通过网络由执行器对物体进行控制。 在该体系结构中，感知层面的各种传感器、执行器都是具体的，随着技术的发展会不断升级，新设备不断引入物联网。而服务应用层的各种需求也是不断提出的，并不是一层不变的。若是每个具体的服务应用和传感设备都形成一个独立的网络，最后可能形成许多套特殊的网络，这不利于推广和不便于维护。因此这需要物联网的网络层有一定前瞻性，物体设备层可以变化，服务应用层可以变化，但它们都是通过一个普适的网络进行连接，这个网络可以在一定的时间内保持稳定。 三、面临的挑战 1、统一标准 物联网其实就是利用物体上的传感器和嵌入式芯片，将物质的信息传递出去或接收进来，通过传感网络实现本地处理，并联入到互联网中去。由于涉及到不同的传感网络之间的信息解读，所以必需有一套统一的技术协议与标准，而且主要是集中在互联上，而不是传感器本身的技术协议。现在很多所谓的物联网标准，实际上还是将物联网作为一种独立的工业网络来看待的具体技术标准，而应对互联需要的技术协议，才是真正实现物联网的关键。 2、安全、隐私 在物联网中所有“事物”都连接到全球网络，彼此间相互通信，这也带来了新的安全和隐私问题，例如可信度，认证，以及事物所感知或交换到的数据的融合。人和事物的隐私应该得到有效保障，以防止未授权的识别和攻击。安全与隐私这个问题，是人类社会的问题，不论是物联网还是其他技术，都是面临这两个问题。

人工智能在生活中的应用论文5000字开头

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

回答 交通： 智能系统实现安全畅通和智能交通系统是一种先进的运输管理模 式。 中国科学院自动化研究所副所长、复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃介绍说， 人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。农业： 农业专家系统可以代替农业专家群体走向地头，进入普通农家，并指导农民科学种田。 农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施 肥、农业经济效益分析等等。医学： 医疗专家系统可以把有关的医药知识和许多著名医生的临床经验都存储在计算机中， 根据病人的症状计算机可快速调用这些医学知识，自动进行辨症推理，确定病因，开具处方。 这些方面哦～亲

一、交通运输1、物流所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。2、城市交通智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。无人驾驶汽车：特斯拉。3、智能停车场智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。4、快递。智能快递分捡系统、智能快递柜。二、安全系统1、安防监控智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。2、安检识别智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。三、社会交流1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。四、服务系统1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。3、智能家居炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。五、工业机器人1、智能检测人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。2、自动化机器人工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。3、步态识别步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。六、智能围棋手阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。七、智能教育机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。八、智能视觉航拍、VR头盔，实时识别出街景视频中的人、自行车、公交车、卡车等。九、智能穿戴智能手机、智能眼镜、智能背包。十、仿真机器人如果采用仿人通用机器人与自动化设备配合的方式，那么实现高度无人化的难度和成本就会大幅度降低。

一、交通运输1、物流所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。2、城市交通智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。无人驾驶汽车：特斯拉。3、智能停车场智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。4、快递。智能快递分捡系统、智能快递柜。二、安全系统1、安防监控智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。

人工智能在物联网中的应用论文选题

区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构， 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。下面小编就来聊一聊区块链技术在物联网上的具体应用有哪些？1区块链技能让物联网高效运行当区块链应用于物联网时，区块链技术可以被应用于追踪过往的历史，也可以协调设备与设备、设备与人之间的数据交互和实际交易，赋予另外物联网设备独立的身份。很多物联网设备，如智能家电，无需实时与云端服务器交互专门构建云计算服务器任务来支持某个家电并无很大价值，特别是对于那些会在家庭存在十年甚至更长时间的设备。由于区块链网络对数据进行处理和存储，并为系统内的物联网设备提供设备级别的控制和管理，会极大地降低物联网使用的成本，明显提高物联网系统的效率。?2区块链技术能保证物联网的数据安全和用户隐私能得到保护物联网的数据安全和隐私保护问题越来越受到关注。由于中心化服务存储的物联网数据在存储、处理和传输环节有多种泄密可能，著名公司和政府部门的数据泄露事件层出不穷，让用户无法真正信任运营服务提供商的承诺。事实上，政府安全部门可以通过未经授权的方式对存储在中央服务器的数据内容进行审查，而运营商业很有可能出于商业利益的考虑将用户的隐私数据出售给广告公司进行大数据分析，以实现针对用户行为和喜好的个性化推荐，这些行为更是无法防止。区块链技术为物联网提供了公开、透明、可追溯、不可篡改的数据保护措施，并通过特有的加密和分享机制保证了物联网数据使用的安全、便捷。3区块链技术构建物联网领域的全新商业模式区块链技术可以确保物联网系统内部授权的真实可靠，从而为智能化的物联网设备赋予商业交易参与者的身份。这样，区块链全网获得交易身份的物联网设备和人类一道，共同参与了区块链网络的交易。例如，通过智能合约控制的冰箱可以在食品不够时直接向供应商下单进行采购，炉灶可以自动向燃气公司购买燃气指标等，所有这些不仅需要支付能力，而且需要身份鉴权。而在区块链网络上不同所有者的物联网设备所获得的加密数据，可以直接在区块链全网范围内进行结算交易，无需通过数据中心的再处理和交易撮合，去中心化的结算交易，不仅效率很高，而且也极大地节省了数据中心的存储和处理资源。

不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。

在进行人工智能物联网虚拟现实的论文创作时要把先检查有无此项的论文创作，然后就是进行论文格式的了解，并且对当前的这项技术研究做相应的实验证明对此做好相应的记录为论文有理有据做好依据等等。你可以来58期刊网看看。