大數據和無線感測網路哪個好

⑴ 試述無線電感測網路在某一領域的應用,與其他信息探測系統和網路比較,無線感測網路有哪些優勢

摘要 親，無線感測器網路的逐漸普及，促進了信息家電、網路技術的快速發展，家庭網路的主要設備已由單一機向多種家電設備擴展，基於無線感測器網路的智能家居網路控制節點為家庭內、外部網路的連接及內部網路之間信息家電和設備的連接提供了一個基礎平台。

⑵ 無線感測網路和無線感測器網路的區別!急急急！！

無線感測器網路的新技術。它是一種短距離、低速率無線網路技術，是一種介於無線標記技術和BlueTooth之間的技術提案。無線感測器網路（WirelessSensorNetwork）綜合了微電子技術、嵌入式計算技術、現代網路及無線通信技術、分布式信息處理技術等先進技術，能夠協同地實時監測、感知和採集網路覆蓋區域中各種環境或監測對象的信息，並對其進行處理，處理後的信息通過無線方式發送，並以自組多跳的網路方式傳送給觀察者。 都是無線技術沒有多大的區別,不過在編碼和數劇傳輸方試有所不同。

⑶ 無線感測器網路的優缺點

一、優點

(1) 數據機密性

數據機密性是重要的網路安全需求，要求所有敏感信息在存儲和傳輸過程中都要保證其機密性，不得向任何非授權用戶泄露信息的內容。

(2)數據完整性

有了機密性保證，攻擊者可能無法獲取信息的真實內容，但接收者並不能保證其收到的數據是正確的，因為惡意的中間節點可以截獲、篡改和干擾信息的傳輸過程。通過數據完整性鑒別，可以確保數據傳輸過程中沒有任何改變。

(3) 數據新鮮性

數據新鮮性問題是強調每次接收的數據都是發送方最新發送的數據，以此杜絕接收重復的信息。保證數據新鮮性的主要目的是防止重放(Replay)攻擊。

二、缺點

根據網路層次的不同，無線感測器網路容易受到的威脅：

（1）物理層：主要的攻擊方法為擁塞攻擊和物理破壞。

（2）鏈路層：主要的攻擊方法為碰撞攻擊、耗盡攻擊和非公平競爭。

（3）網路層：主要的攻擊方法為丟棄和貪婪破壞、方向誤導攻擊、黑洞攻擊和匯聚節點攻擊。

（4）傳輸層：主要的攻擊方法為泛洪攻擊和同步破壞攻擊。

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一、相關特點

（1）組建方式自由。

無線網路感測器的組建不受任何外界條件的限制，組建者無論在何時何地，都可以快速地組建起一個功能完善的無線網路感測器網路，組建成功之後的維護管理工作也完全在網路內部進行。

（2）網路拓撲結構的不確定性。

從網路層次的方向來看，無線感測器的網路拓撲結構是變化不定的，例如構成網路拓撲結構的感測器節點可以隨時增加或者減少，網路拓撲結構圖可以隨時被分開或者合並。

（3）控制方式不集中。

雖然無線感測器網路把基站和感測器的節點集中控制了起來，但是各個感測器節點之間的控制方式還是分散式的，路由和主機的功能由網路的終端實現各個主機獨立運行，互不幹涉，因此無線感測器網路的強度很高，很難被破壞。

（4）安全性不高。

無線感測器網路採用無線方式傳遞信息，因此感測器節點在傳遞信息的過程中很容易被外界入侵，從而導致信息的泄露和無線感測器網路的損壞，大部分無線感測器網路的節點都是暴露在外的，這大大降低了無線感測器網路的安全性。

二、組成結構

無線感測器網路主要由三大部分組成，包括節點、感測網路和用戶這3部分。其中，節點一般是通過一定方式將節點覆蓋在一定的范圍，整個范圍按照一定要求能夠滿足監測的范圍。

感測網路是最主要的部分，它是將所有的節點信息通過固定的渠道進行收集，然後對這些節點信息進行一定的分析計算，將分析後的結果匯總到一個基站，最後通過衛星通信傳輸到指定的用戶端，從而實現無線感測的要求。

⑷ 物聯網與大數據和智能感測與先進儀器哪個好就業

你問問你自己對哪個感興趣就選哪個，選擇大於努力，把喜歡變成事業你會如魚得水。

⑸ 在職研究生，雲計算，大數據，物聯網，選哪個更好些

還是不要選在職研究生了，如果是想考公務員，在職研究生也沒用，必須全日制才能考；如果是為了以後私企工作，在職的也沒啥含金量。
相比之下，選擇另外三個倒是可以提升個人的就業競爭力。如果是個人比較喜歡做電路系統、網路系統類的工作就可以選物聯網課程，畢竟現在智能家居、智能機器人已經有了很好的發展。個人建議還是選擇大數據與雲計算比較好，最起碼現在各行業都進入了互聯網智能時代，都需要用到移動數字平台，而且各類軟體呈現爆發式倍增。所以選擇大數據與雲計算專業還是有很好的職業發展的！

⑹ 互聯網和大數據專業哪個好

大數據。
一個是注重的整網規劃～一個是注重數據分析，但是目前來說，大數據一直炒的火熱，數據在信息時代就是金錢，所以這樣來說，大數據更上一層樓了。但是如果沒有網路，再多的數據也只能用硬碟考了。

⑺ 物聯網專業的物聯網技術和無線感測器技術哪個比較好

個人覺得物聯網技術要好於感測器技術。因為物聯網是基於RAID無線射頻技術的，主要分為：感知層、傳輸層、應用層這三個層次。像我們做的農業物聯網就包括
（1）感知系統：環境監測感測設備，包括環境感知類、土壤感知類、植物營養感知類等。
（2）傳輸系統：數據傳輸處理網路；
（3）應用系統：終端智能控制平台：
像托普物聯網主要能做這些系統：無線感測系統解決方案、溫室智能控制解決方案、智能節水灌溉解決方案、水產養殖管理解決方案、食品溯源系統解決方案、專家咨詢系統解決方案、視頻監控系統解決方案、氣象環境監測解決方案、花卉果蔬植保解決方案、水池水質監測解決方案、農產品安全監測解決方案、農業示範園區解決方案、終端控制解決方案、土壤墒情檢測解決方案、大田環境監測解決方案、畜禽舍環境監控解決方案。所以物聯網涉及的東西更多。

⑻ 研究生"計算機應用""復雜網路""無線感測器""資料庫"那個方向好

這幾個方向都不錯。研究生的學習和本科是不一樣的，大部分時間都是自己找課題來研究，然後出論文這樣子的，所以好不好學，不在於專業而在於自己。如果你自己對這幾方面沒有一個興趣方向的話，建議你找一個自己熟悉一些的專業

PS： 無線感測和復雜網路在近幾年內會比較火，而計算機應用和資料庫是老牌專業了，這么多年來毅立不倒也有它們自己的底蘊，至於工作的話，只要學得好，什麼專業都好找工作的！

⑼ 大數據技術與應用和物聯網技術哪個好

兩個專業的前景發展都很不錯

物聯網IoT（Internet of things）：可以簡單地理解為物物相連的互聯網，互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。

大數據（Dig Data）：相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

物聯網主要通過各種設備（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連接到互聯網上，或者使它們互相連接，以實現信息的傳遞和處理。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等。如今物聯網（IoT）肩負了一個至關重要的任務：資料收集

得益於大數據和雲計算的支持，互聯網才正在向物聯網擴展，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。

⑽ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那

應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。