物联网应用技术专业属于什么类别 —中国教育在线
物联网应用技术专业专科层次属于电子与信息大类。
专科层次的物联网应用技术专业:专业类为电子信息类，大类为电子与信息大类，学制是三年，无授予学位。
物联网应用技术专业（专科）专业简介：
是什么？
物联网应用技术主要研究信息采集、无线传输、信息处理等方面基本知识和技能，进行联网系统设计、项目管理、终端节点的安装与调试、系统集成、施工等。例如：物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个环节的系统感知与信息采集的设备应用，智能电力中配变监控与故障检测等。关键词：物流仓储运输智能电力
学什么？
《物联网导论》、《电工电路基础》、《计算机网络技术》、《建筑识图》、《布线工程》、《单片机技术及应用》、《数据库原理及应用》、《JAVA程序设计》、《传感器技术及应用》、《嵌入式系统开发》部分高校按以下专业方向培养：智能建筑。
专业介绍
基本修业年限三年
职业面向
面向物联网安装调试员、物联网工程技术人员、计算机网络工程技术人员、计算机硬件工程技术人员、嵌入式系统设计工程技术人员等职业，物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等岗位(群)。
培养目标定位
本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和感知识别技术、无线传输技术、嵌入式技术、物联网云平台应用等知识，具备物联网设备选型、物联网应用开发、物联网项目规划和管理、物联网云平台数据存储和管理等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等工作的高素质技术技能人才。
主要专业能力要求
1.具有感知识别设备选型、装调、数据采集与运行维护的能力；
2.具有无线传输设备选型与装调及无线网络组建、运行维护与故障排查的能力；
3.具有嵌入式设备开发环境搭建、嵌入式应用开发与调测的能力；
4.具有物联网系统安装配置、调试、运行维护与常见故障维修的能力；
5.具有物联网移动应用开发、平台系统安装测试、数据应用处理和运行维护的能力；
6.具有初步的物联网工程项目施工规划、方案编制与项目管理的能力；
7.具有物联网云平台配置、测试、数据存储与管理的能力；
8.具有探索将5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网技术领域的能力；
9.具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
主要专业课程与实习实训
专业基础课程：物联网工程导论、电工电子技术、计算机网络技术应用、程序设计基础、数据库技术及应用、单片机技术。
专业核心课程：传感器应用技术、无线传输技术、自动识别应用技术、物联网嵌入式技术、物联网设备装调与维护、物联网系统部署与运维、物联网应用开发、物联网工程设计与管理。
实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行物联网设备装调与维护、物联网系统部署与运维、物联网应用开发等实训。在物联网行业的集成与应用、物联网应用开发、工程设计与管理等单位进行岗位实习。
职业类证书举例
职业技能等级证书：传感网应用开发、移动应用开发、计算机视觉应用开发、大数据应用开发(Java)、物联网智能家居系统集成和应用、物联网工程实施与运维、物联网云平台运用
接续专业举例
接续高职本科专业举例：物联网工程技术、电子信息工程技术、嵌入式技术、工业互联网技术
接续普通本科专业举例：物联网工程、电子信息工程、电子信息科学与技术、计算机科学与技术
开设物联网应用技术（专科）专业的院校有：
院校名称所在省份院校层次院校性质院校类型重庆工程职业技术学院重庆专科（高职）公办理工类天津市职业大学天津专科（高职）公办综合类湖北三峡职业技术学院湖北专科（高职）公办理工类深圳职业技术学院广东专科（高职）公办综合类重庆电子工程职业学院重庆专科（高职）公办理工类贵州轻工职业技术学院贵州专科（高职）公办理工类深圳信息职业技术学院广东专科（高职）公办理工类成都工贸职业技术学院四川专科（高职）公办综合类湖北国土资源职业学院湖北专科（高职）公办综合类雅安职业技术学院四川专科（高职）公办综合类点击查看开设物联网应用技术专业的更多院校人工智能和物联网融合后的应用场景是什么
人工智能(AI)和物联网(IoT)的技术趋势已经开始融合，业界将这种趋势命名为人工智能物联网(AIoT)。人工智能从云端向边缘移动，为阻碍物联网在关键市场更广泛采用的带宽和安全问题提供了解决方案。如果技术发展的历史是未来的可靠指南，那么在接下来的几年里，这种融合至少还有两个阶段要进行。
物联网最近引起了人们极大的兴趣，但对于许多应用来说，有两个重要的问题出现了。一个是安全;从物联网设备流过网络的数据以及对设备本身的控制在很大程度上依赖于足够的网络攻击安全性。由于威胁不断演变，变得更加激烈，安全要求物联网开发人员不断提高警惕和缓解。与此同时，由于系统和数据的安全性存在不确定性，许多潜在用户推迟了对物联网技术的使用。
限制物联网采用的第二个问题是将数据发送到云进行处理所需的带宽。随着已安装设备数量的增加和所涉及数据量的增加，物联网部署正受到数据收集所涉及的带宽资源和成本的约束。随着人工智能成为从所有数据中提取价值的一个越来越重要的元素，这变得更加令人担忧。
人工智能在数据处理中的重要性大幅增长，因为传统的数据处理技术变得越来越繁琐。开发和编码从大量数据中提取有用信息的有效算法需要时间和许多潜在用户缺乏的应用专业知识。它还可能导致软件脆弱，随着需求的变化难以维护和修改。人工智能，尤其是机器学习(ML)，允许处理器根据训练开发自己的算法以达到预期的结果，而不是依赖于专家分析和软件开发。此外，通过额外的训练，人工智能算法可以很容易地适应新的要求。
人工智能向边缘移动的最新趋势是将这两种技术结合在一起。从物联网数据中提取信息目前主要发生在云端，但如果可以在本地提取大部分或全部信息，带宽和安全性问题就不那么重要了。随着人工智能在物联网设备中运行，几乎不需要通过网络发送大量原始数据;只需要传达简洁的结论。由于通信流量较少，网络安全性更容易增强和维护。本地AI甚至可以通过检查传入流量是否有篡改迹象来帮助提高设备安全性。
工业机械的预测性维护是AI和IoT的融合将不断演进的一种应用。
AIoT似乎遵循了类似于1980年代微处理器发展方式的发展路径。处理开始于处理不同任务的独立设备：通用处理器、存储器、串行接口外围设备、并行接口外围设备等。这些最终将设备任务集成到单芯片微控制器中，然后演变为针对特定应用的专用微控制器。AIoT看起来遵循相同的路径。
目前，AIoT设计使用辅以通用AI加速和AI中间件的处理器。搭载AI加速的处理器也开始亮相。如果历史要重演，AIoT的下一阶段将是针对特定应用量身定制的AI增强型处理器的演进。
为了使定制设备在经济上可行，它需要满足一系列与主题相关的应用的共同需求。这样的应用已经开始变得可见。其中一个主题是预测性维护。人工智能与工业机械上的物联网传感器相结合，正在帮助用户识别振动和电流消耗中的异常模式，这些模式是设备故障的先兆。将AI置于传感器设备本地的好处包括减少数据带宽和延迟，以及将设备响应与其网络连接隔离的能力。专门的预测性维护AIoT设备将服务于一个巨大的市场。
第二个主题是语音控制。Siri和Alexa等语音助手的流行促使消费者要求在各种设备中具有语音控制功能。专用的语音控制AIoT设备将有助于解决带宽和延迟问题，并有助于确保在不稳定连接期间的功能。如今，这种设备的潜在用途数量惊人。
专门的AIoT设备还有其他潜在的主题需要解决。工业安全和建筑管理的环境传感就是其中之一。化学过程控制是另一个问题。自动驾驶汽车系统是第三个。第四种是识别特定目标的摄像头。毫无疑问，还会出现更多。
人工智能技术似乎将继续存在下去，而下一步的发展——与处理技术一样——将是为关键市场发展专门的设备。除此之外，该行业最有可能发展可配置的人工智能加速器，可以根据其应用进行定制，从而使AIoT的好处可以有效地覆盖更多、更小的市场。
还有许多技术上的挑战需要克服。设备大小和功耗一直是边缘问题，人工智能需要做更多工作来解决这些问题。在使用AI时，开发工具可以在简化应用程序开发工作方面做得更多。开发人员需要更多地了解人工智能作为应用开发的替代方法。但如果以历史为鉴，这些挑战将很快被克服。
人工智能技术正在彻底颠覆背景调查行业
事实表明，人工智能技术如何彻底改变背景调查行业，提供比以往更高效、更经济的解决方案。
在这个由数字技术主导的世界里，网络安全对每个人都至关重要。企业必须采取一切必要措施保护其数据免受恶意行为者的攻击。其中一项措施是对员工和潜在雇员进行背景调查。人工智能技术正在颠覆这一过程。
人工智能技术可以在这个过程中发挥非常重要的作用。它正在彻底改变背景调查的方式。在人工智能软件的帮助下，企业雇主可以快速准确地评估潜在员工，并确保他们雇佣了合适的人员来做这项工作。人工智能技术还可以比传统方法更全面地了解应聘者的背景，使雇主能够在招聘过程中做出更明智的决定。
人工调查与机器人流程自动化人工智能驱动的背景调查还可以帮助降低与人工调查过程相关的成本，例如人工数据输入和文档扫描。通过自动化这些任务，企业可以节省时间和费用，同时仍然确保他们在雇佣谁时做出明智的决定。此外，基于人工智能的系统可以通过考虑各种因素，例如经验水平、教育水平、推荐信和犯罪记录，更准确地了解应聘者过去的工作经历。
新的人工智能工具提高了背景调查服务的质量最好的背景调查网站使用先进的人工智能算法来帮助企业在允许他们访问敏感信息之前识别与个人或团体相关的任何风险。这样，雇主就可以减少由于被授予访问权限的人的疏忽或恶意意图而发生违规行为的可能性。
此外，企业可以跟上随着时间的推移可能发生的安全环境的任何变化，并通过使用背景检查站点采取适当的行动。最后，了解背景调查和网络安全之间的联系对于确保在这个不断发展的数字世界中的数据安全至关重要。
许多新工具使用人工智能技术来提供更好的背景调查解决方案。这种人工智能背景调查工具的一个例子是VNSecure。这个工具可以扫描社交媒体网站，寻找相关内容，如种族歧视、裸体、酒精和赌博相关的内容。
ViralNation公司联合首席执行官JoeGagliese表示，人工智能将在未来帮助进行背景调查方面发挥非常重要的作用。
他说，该公司已经确保采取了正确的措施来减少误报的风险，不能用这些数据推断任何事情。
为了安全目的，是否值得投资定期的背景调查评估?
出于安全考虑，投资人工智能驱动的背景调查评估绝对是值得的。这是因为它能够在可能的风险和威胁升级为问题之前识别它们。传统的背景筛查解决方案无法识别其中许多风险。
定期使用人工智能调查工具进行背景调查，可以帮助企业确定进入企业场所的个人是值得信赖和可靠的，无论是员工还是客户。这显著减少了盗窃或其他犯罪活动。
此外，进行背景调查可以帮助确认在企业中寻找工作或其他职位的人的身份。实施这一措施确保只聘用符合条件的应聘者，有犯罪背景或其他不良记录的个人不能获得机密信息或资源。
通过使用背景调查最大化数据安全性的最佳实践HRBrew指出，虽然人工智能技术可以提高背景调查服务的成功率，但它并不是万无一失的。因此，仍需采取一些预防措施。
为了确保数据安全，背景调查对任何企业都是至关重要的。为了优化背景调查的有效性，企业必须确保其执行符合相关法律法规。
此外，各企业应考虑采用包括刑事和财务背景核查在内的彻底调查程序。这将有助于在可能的风险升级为问题之前识别它们。企业还应该考虑利用使用人工智能算法的自动化系统来优化背景调查过程，并最大限度地减少对人工劳动的需求。
最终，企业可以努力保证每个员工都能获得必要的培训和资源，以了解如何全面、适当地利用和保护敏感数据。
在选择基于人工智能的背景网站时要寻找什么当选择一个背景网站时，确保它是安全可靠的是必不可少的。确保网站有强大的加密和其他安全措施来保护你的数据。此外，应该找一个提供全面背景调查的网站。这包括犯罪记录、信用报告、工作经历和教育证明。
还应该详细阅读如何使用人工智能来提供服务。一些企业声称使用了人工智能，但这主要是一种营销噱头。真正以有意义的方式使用人工智能的背景调查公司将讨论其算法解决的具体解决方案。
企业还应该确保网站易于使用和导航。寻找一个具有直观的用户界面和明确的指导进行搜索。最后，应该检查后台网站的客户服务。如果对他们的服务有任何疑问或问题，确保他们提供有用的支持。
不断变化的行业法规和趋势:它们如何影响背景调查网站的安全性随着行业法规和趋势的不断变化，背景调查网站必须保持最新的安全措施，以保护他们的用户。这意味着他们必须了解任何影响其运营的新法律或法规，以及任何可能危及用户数据的新技术或趋势。
为确保最大程度的安全性，背景调查网站应定期审查其现有的安全协议，并相应地进行更新。他们还应该投资于先进的加密技术，以保护敏感信息免遭未经授权的访问。此外，他们应该对所有用户帐户实施双因素认证，并使用强密码来防止黑客获得访问权限。
最后，背景调查网站应该对其系统进行定期审计，以识别任何潜在的漏洞，并采取措施及时解决这些问题。通过走在行业法规和趋势的前沿，背景调查网站可以确保用户数据的安全。
随着越来越多的背景调查网站使用人工智能，未来会发生什么
预计在未来几年，通过使用更复杂的人工智能算法，进行背景调查的网站将达到更高水平的全面性和可靠性。随着人工智能技术的进步，这些网站的精确度也会提高。企业可以获得有关未来工作人员的更全面的数据，包括犯罪历史、信用评级和学历。这将有助于雇主作出更好的雇用决定和招聘有能力的个人。
此外，背景调查网站可能会将社交媒体资料纳入搜索参数。这可能会让雇主更好地了解工作场所之外的个人性格和行为。
背景调查网站可能还会为雇主提供定制服务。例如，他们可以根据特定的标准提供定制的报告，或者提供药物调查或心理评估等补充服务。预期这些修改将有助于雇主在征聘新工作人员时作出更明智的判断。