（每日持续更新）信息系统项目管理（第四版）（高级项目管理）考试重点整理第2章信息技术发展（二）

物联网纸质通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相链接，进行信息交换的通信，已实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。

物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。

物联网关键技术主要涉及传感器技术、传感网和应用系统框架等

传感器技术。射频识别技术RFID是物联网中使用的一种传感器技术，RIFD可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据，而无须识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
传感网。微机电系统MEMS是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。其目标是把信息获取、处理和执行集成在一起
应用系统框架。物联网应用框架是一种以及其终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。

云计算是一种基于互联网的计算方式，铜鼓这种方式将网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源，按需求提供给网上的终端设备和终端用户。

按照云计算服务提供的资源层次可以分为基础设施及服务IaaS,平台及服务Paas，软件即服务SaaS

云计算的关键技术主要涉及虚拟化技术、云存储技术、多租户和访问控制管理、云安全技术

大数据指无法再一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据主要特征包括：

大数据技术架构主要包含大数据获取技术、分布式数据处理技术和大数据管理技术，以及大数据应用和服务技术。

大数据获取技术。目前大数据获取的研究主要集中在数据采集、整合和清洗三个方面。数据采集技术实现数据源的获取，然后通过整合和清理技术保证数据质量。

数据整合技术是在数据采集和实体识别的基础上，实现数据到信息的高质量整合。

数据清洗技术一般根据正确性条件和数据约束规则，清楚不合理和错误的数据，对重要的信息进行修复，保证数据的完整性。
分布式数据处理技术。分布式计算系统有hadoop、spark、storm。Hadoop常用与离线的复杂的大数据处理，Spark常用与离线的快速的大数据处理，而Storm常用与在线的实时的大数据处理。
大数据管理技术。主要集中在大数据存储、大数据协同和安全隐私等方面
大数据应用和服务技术。包含应用技术和可视化技术

区块链技术具有多中心化存储、隐私保护、防篡改等特点，提供了开放、分散和容错的事务机制，成为新一代匿名在线支付、回款和数字资产交易的核心，被广泛应用于各大交易盘平台，为金融、监管机构、科技创新、农业以及政治等领域带来了深刻的变革。

区块链概念可以理解为以非对称加密算法为基础，以改进的默克尔树微数据结构，使用共识机制、点对点网络、智能合约等技术结合而成的一种分布式存储的数据库技术。区块链分为公有链、联盟链、私有链和混合链。区块链特征：多中心化、多方维护、时序数据、智能合约、不可篡改、开放共识、安全可信

分布式账本。账本的副本存在多地
加密算法。散列算法和非对称加密算法
共识机制。没有中心总体协调，将某个记账结点广播给各个参与结点，所有接单要根据一定额规则和机制，对这一提议是否能够达成一致进行计算和处理。

共识机制分析科基于：合规监管、性能效率、资源消耗、容错性

人工智能关键技术主要涉及机器学习、自然语言处理、专家系统等技术，随着人工智能应用的深入，越来越多新兴的技术也在跨苏发展中。

机器学习。审计网络是机器学习的一种形式
自然语言处理。他研究能实现人鱼计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语音对比、语音识别、中文OCR
专家系统。转件系统是一个智能计算机程序系统，通常有人机交互界面、知识库、推理机、解释器、总和数据库、知识获取等6个部分构成。