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一種多接口物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)采集終端包括盒體所述盒體的下端貫穿設(shè)有十個(gè)連接器所述盒體的一側(cè)鉸接有保護(hù)罩保護(hù)罩的一側(cè)設(shè)有滑槽所述滑槽內(nèi)設(shè)有自動(dòng)升降機(jī)構(gòu)所述自動(dòng)升降機(jī)構(gòu)上設(shè)有轉(zhuǎn)盤所述轉(zhuǎn)盤上設(shè)有L口盒體的下端一側(cè)固定有限位桿所述限位桿的一側(cè)L口內(nèi)頂部相所述盒上可拆卸連接有底板所述底板上設(shè)有承板.本實(shí)用新型增加了連接器的數(shù)量能有效提升外設(shè)備和部件的數(shù)量有助于降低成本且對連接器和設(shè)備元件進(jìn)行的保護(hù)能有效地外隔離有于延長設(shè)備的使用壽命保證數(shù)據(jù)采集質(zhì)量。

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一種物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集分析管理終端，包括太陽能電池板和機(jī)箱，所述太陽能電池板在機(jī)箱上方固接，機(jī)箱包括殼體、外部組件和內(nèi)部組件，所述外部組件包括多交互方式接口盒、散熱孔、揚(yáng)聲器、高清攝像機(jī)、液晶顯示器和 NFC感應(yīng)區(qū)，所述多交互方式接口盒具有RJ45接口、 USB3.0接口、 HDMI輸出接口和RS232接口，所述內(nèi)部組件包括電源、中央控制器、傳感器、北斗定位模塊、 NFC模塊、二維碼識(shí)別模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、無線通信模塊、報(bào)警器、 GPRS模塊和圖像采集處理模塊。

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有人說，物聯(lián)網(wǎng)是傳感器；有人說，物聯(lián)網(wǎng)是5 G，NB-IOT；有人說，物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)；也有人說，物聯(lián)網(wǎng)是智慧地球，物聯(lián)網(wǎng)電氣火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)品牌，智慧城市，智能交通，智能家居；也有人說，平安城市，物聯(lián)網(wǎng)電氣火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)價(jià)格，天網(wǎng)工程，雪亮工程，物聯(lián)網(wǎng)；甚至有人說，物聯(lián)網(wǎng)跟人工智能差不多。

互聯(lián)網(wǎng)的概念zui初在1999年由美國麻省理工學(xué)院提出，梅州物聯(lián)網(wǎng)電氣火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)，英文名稱是 Internet of Things，也就是“物質(zhì)連接網(wǎng)絡(luò)”。就其本質(zhì)而言，物聯(lián)網(wǎng)就是將任何測量對象，變成一串?dāng)?shù)字，然后通過網(wǎng)絡(luò)傳輸出去，進(jìn)行分析處理，然后支持相關(guān)應(yīng)用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程。

如果說物聯(lián)網(wǎng)是萬物互聯(lián)，那么物聯(lián)網(wǎng)是如何讓不能溝通的事物和事物變得能溝通的呢？

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“物”是物聯(lián)網(wǎng)的主體

以前講過，現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是一種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，但物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有很大區(qū)別，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)、消費(fèi)數(shù)據(jù)的主體是人，現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的主體是物。

在現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景中，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者是“物”，如智能設(shè)備或傳感器，而消費(fèi)者通常也是“物”。

通過智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用，溫度傳感器可以定期地將智能設(shè)備內(nèi)的溫度上傳到控制中心。在低于某一閾值時(shí)，中心根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則遠(yuǎn)程開啟加溫裝置。這種情況下，物聯(lián)網(wǎng)電氣火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)供應(yīng)商，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者是溫度傳感器，數(shù)據(jù)的使用者是加溫裝置，兩者都是“物”，不直接由人來控制。

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大部分收集到的數(shù)據(jù)都被浪費(fèi)了。要從大量數(shù)據(jù)中尋找業(yè)務(wù)問題“答i案”，業(yè)務(wù)分析員必須對無關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，并找到可能存在答i案的具體數(shù)據(jù)集。因此，估計(jì)有60%至73%的資料沒有被分析。

在面對處理大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)時(shí)，我曾設(shè)想這樣一個(gè)場景：為數(shù)百萬用戶提供服務(wù)的大型電力公司試圖預(yù)測即將到來的夏季用電高峰。搜集、整理必要的資料，然后進(jìn)行預(yù)測、建立模型，這幾乎是不可能完成的任務(wù)，因?yàn)橘Y料集太大了，很難整理出來。(加上每個(gè)客戶5分鐘間隔內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)，你就能清楚地看出這有多困難)

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在如何使用數(shù)據(jù)、雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)家和使用第三方資源、如何結(jié)合使用工具使數(shù)據(jù)挖掘變得有效等方面，公共部門正在進(jìn)行大量的培訓(xùn)，其中zui關(guān)鍵的是獲得正確的知識(shí)。

還必須為數(shù)據(jù)集提出正確的問題和定義查詢。假如你沒有問出正確的問題來獲得zui深刻的見解，收集更多的數(shù)據(jù)是沒有任何價(jià)值的。利用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)處理數(shù)據(jù)的好處包括強(qiáng)大的分析和可視化能力，這些能力能夠提供趨勢分析，甚至是投資回報(bào)(ROI)。可針對不同部門和利益相關(guān)者對工具和可視化功能進(jìn)行定制和個(gè)性化。

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