大数据嵌入式软件在物联网技术中的应用

大数据时代是嵌入式系统的技术服务时代,物联网时代是嵌入式系统的后技术时代。为了实现物联网技术的不断创新,应将大数据与嵌入式软件有效结合,增强嵌入式软件的数据分析能力。文章结合嵌入式软件体系结构,对大数据嵌入式软件在物联网技术中的应用进行研究。结果表明,通过大数据嵌入式软件的周期性事务切换机制、负载均衡功能,能够实现物联网技术对事物的高效管理。     

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正大数据时代,是一个以信息挖掘为中心的数据服务时代。嵌入式系统的数据系统、处理、智能化控制,以及后技术时代应用软件的技术转型,必将使嵌入式系统从产品、技术的独立发展时代,转变到大数据的服务时代     

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正大数椐时代,是一个以信息挖掘为中心的数据服务时代。嵌入式系统的数据采集、处理、智能化控制,以及后技术时代应用软件的技术转型,必将使嵌入式系统从产品、技术的独立发展时代,转变到大数据的服务时代。未来,嵌入式系统更多地体现为产品与技术的整合服务。例如,在智能手机领域,嵌入式系统多年来的触摸屏技术、多核总线技术、网络接入技术、GPS技术、CCD/CMOS影像传感技术、传感器接的数椐处理技术,以及MCU的数据采集与智能化控制等领域技术,为智能手机产品与提供了一个良好的产品与技术服务平台。未来的大数椐应用中,智能手机无疑     

智慧城市中大数据时代下物联网技术的运用

“智慧城市”“大数据”及“物联网”都是时代与科技飞速发展的产物，大数据时代下，物联网技术在智慧城市中的广泛应用更是给人们的日常生活带来了便利，提高了人民生活水平，也促进了城市的发展。本文简要介绍了智慧城市中大数据时代下物联网技术的定义及“智慧城市”“大数据”“物联网”三者之间的关系，并以智慧医疗为例，对当下智慧城市中物联网技术的应用情况进行了阐述和举例说明，希望能够让更多人关注物联网技术和智慧城市的发展，使智慧城市中大数据时代下物联网的应用更加广泛和高效。     

大数据时代物联网技术的应用与发展

新时期,大数据背景下,我国物联网技术的应用及发展逐渐广泛,同时我国物联网技术的创新也提升了一个层次。本文对大数据时代物联网技术的应用与发展进行分析,首先对大数据与物联网结合的优势进行分析,其次对大数据时代背景下的物联网应用技能实现研究,最后对物联网在新时期的应用以及发展进行研究,希望本文可为物联网技术的发展提供参考。     

大数据挖掘与云服务模式

随着物联网、移动通信技术高速发展,这些技术被广泛地应用到社会的各行各业.社会拥有的数据巨大,人类已经进入大数据时代,但是如何在海量数据中获取有效信息是社会关注的重点问题.因此,本文主要阐述大数据和云服务的基本概念以及大数据挖掘与云服务模式框架这两个方面进行阐述,为数据挖掘提供有效的参考意见.     

基于大数据的农产品信息服务云平台设计

针对现有农产品信息服务存在的数据质量低、整合难、流通差等问题和大数据时代的工作要求,依托物联网、大数据、云计算等技术,设计一种基于大数据的农产品信息服务云平台。数据获取层主要利用物联网感知采集数据,在大数据中心完成数据转换、处理、分析,通过应用层可视化展示实现"4A"应用。平台进行云化管理,为不同参与主体提供按需服务,将大数据技术应用于农产品信息服务领域,实现农产品大数据的实时共享,有利于农产品数据资源的有效充分利用。     

从智能电网、物联网到泛在电力物联网

0引 言 人工智能时代,弱电领域的信息革命与数字化革命沿着信息互联互通的互联网,以及外部信息感知与控制的嵌入式系统发展.至今,互联网与嵌入式系统相互融合诞生了物联网,并沿着物联网、大数据、云计算勇猛前行.而在强电领域,国家电网沿着坚强电网、坚强智能电网建设,直到与互联网、嵌入式系统相互融合,诞生出泛在电力物联网,从而使...     

企业动向

云物时代：研祥与两岸三地IT厂商在沪叙谈嵌入式12月13日,“掌握云端、物联时代的嵌入式系统开发技术论坛”在上海虹桥宾馆举行,来自两岸三地的IT厂商同室交流,叙谈嵌入式技术和产品在云物时代的系统融合。“在嵌入式与自动化系统,特种计算机是终端设备实现物联网的重要平台之一,是从互联网迈向物联网的重要介质,     

万物互联的物联网时代--听听他们怎么说

2015年物联网的兴起和迅速发展,为未来的工业科技变革提供了一个全新的平台。近日,《单片机与嵌入式系统应用》杂志社与深圳创意时代会展有限公司合作,在嵌入式系统联谊会、中关村物联网产业联盟和北航出版社的大力支持下,借2015(第四届)国际嵌入式系统展北京巡展之际,举办了2015年第二届物联网技术与应用大会(北京站)。本次大会侧重物联网技术应用,引导嵌入式技术在物联网应用中的创新发展,围绕“万物互联的物联网时代”这一主题,现场嘉宾和听众朋友们进行了热烈探讨。     

物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究

阐述了物联网、大数据及云计算技术的研究现状,指出3种技术之间的关系,即物联网产生大数据,大数据助力物联网;大数据需要云计算,云计算增值大数据。结合煤矿综合自动化的建设发展历程,研究了3种技术在煤矿安全生产保障中的作用和地位,提出了3种技术在煤矿生产安全保障中的关系:物联网是煤矿各个子系统建设的技术框架和路线图,大数据是矿山物联网建设的产物,云计算则是对大数据处理利用的技术手段,并指出基于物联网、大数据及云计算技术的煤矿安全生产监测监控系统将是主动式、多参数融合、具备预警功能的监测监控系统,可有效提升煤矿安全生产水平。     

云模式事件混沌关联特征提取的物联网大数据聚类算法

目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题,对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑不足,聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类,基于开展物联网事件的云模式通用描述模型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究,改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、K-means算法、决策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数,设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后,开展实验验证,并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明,相比传统算法,该算法聚类时间短、误差小,且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此,该算法实现了基于云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类,具有较高的应用价值。     

通信运营商基于大数据的精准化个性化服务的研究

本文站在行业的高度分析了移动互联网时代带来的新的改变,落地通信运营商行业,提出从泛在化的个体服务向基于大数据的精准聚类服务转变,从单一的服务向个性化粘性化价值服务转型,确定了移动互联网时代新型服务方式流程体系,并对广东联通的服务创新展开典型案例分析。     

物联网时代的嵌入式系统机遇

嵌入式系统是物联网平台的半边天.物联网、云计算给嵌入式系统带来新的机遇.单片、嵌入、物联是嵌入式系统的三个基本特性,体现了嵌入式系统的三个时代特征.物联网是多学科的大科技概念,要有多学科视野,嵌入式系统应该用自己的语言来诠释物联网.目前,物联网平台的许多嵌入式技术已经成熟,建设物联网的大型国家工程迫在眉睫.     

大数据环境下的数据安全性探讨

随着互联网的高速发展,特别是近年来云计算、物联网等新兴技术的出现,社交网络等服务的广泛应用,人类社会的数据的规模正快速地增长,大数据时代已经到来。如何获取,分析大数据已经成为广泛的问题。但随着带来的数据的安全性必须引起高度重视。本文从大数据的概念和特征说起,阐述大数据面临的安全挑战,并提出大数据的安全应对策略。     

解析大数据

随着物联网的发展,大数据的处理无论是从量、还是从处理速度上都成为人们关注的焦点。从大数据的来源及数量、大数据类型、处理速度及方式3方面对大数据进行探讨,给出了大数据模型;分析了大数据的处理技术和策略。     

Exploration on the Load Balancing Technique for Platform of Internet of Things

In recent years, the Internet of Things technology has developed rapidly, and smart Internet of Things devices have also been widely popularized. A large amount of data is generated every moment. Now we are in the era of big data in the Internet of Things. The rapid growth of massive data has brought great challenges to storage technology, which cannot be well coped with by traditional storage technology. The demand for massive data storage has given birth to cloud storage technology. Load balancing technology plays an important role in improving the performance and resource utilization of cloud storage systems. Therefore, it is of great practical significance to study how to improve the performance and resource utilization of cloud storage systems through load balancing technology. On the basis of studying the read strategy of Swift, this article proposes a reread strategy based on load balancing of storage resources to solve the problem of unbalanced read load between interruptions caused by random data copying in Swift. The storage asynchronously tracks the I/O conversion to select the storage with the smallest load for asynchronous reading. The experimental results indicate that the proposed strategy can achieve a better load balancing state in terms of storage I/O utilization and CPU utilization than the random read strategy index of Swift.     

移动互联网时代电信运营商商业模式转型探讨

移动互联网时代,4G业务兴起,通信产业正在迎来融合转型的全新变革。电信运营商应该考虑如何顺应时代潮流,发挥自己的优势,把握移动互联网的发展机遇。首先对三大运营商的移动互联网发展战略做了简单介绍;接着介绍如何利用大数据运营能力实现运营商的商业模式转型;最后对毖础电信运营商商业模式的变化趋势进行探讨。     

大数据时代大学生个人隐私保护问题研究

伴随着互联网+的风生水起,信息量暴增的大数据时代应运而来,"网络原住民"大学生不可避免、理所当然地处于大数据洪流之中,但也为其个人隐私保护带来了极大挑战。文章针对大数据带来的安全隐私问题,指出大学生个人隐私泄露的可能原因,提出可以采取的个人隐私保护措施,给出大数据时代隐私保护几种技术,期望能给相关人士提供有效参考。