物联网核心技术包括传感器技术、射频识别技术、二维码技术、微机电系统和GPS技术。
感知为核心。在2011年召开的中国国际物联网大会上，我国学者定义物联网是指以感知为核心，实现物理空间和信息空间互动融合的综合信息系统。按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
物联网的核心是物物互联，协同感知这句话是正确的！物联网指的是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
关联规则挖掘 在物联网领域的数据挖掘中，关联规则挖掘是一种常用的方法。关联规则挖掘能够发现数据之间的关联关系，并从中提取有用的知识。关联规则挖掘的主要任务是找出频繁项集和关联规则。频繁项集是指在一组数据项中经常出现在一起的项的集合，它反映了数据项之间的交互关系。
企业数据挖掘未来的研究方向有：基于物联网的数据挖掘、基于社交网络的数据挖掘。基于物联网的数据挖掘：物联网技术的发展使得企业可以更加方便地获取海量的实时数据，未来可以进一步探索物联网与数据挖掘的结合，利用物联网数据挖掘技术解决企业实际问题。
数据挖掘里边的东西就不少。相当的SEO。算法，搜索、模式识别等等。物联网里的RFID、EPC、UID、接口，天线、GPS、GPRS、WSN、AVR、ARM、单片机类、天线什么的。云计算里的海量数据、分布计算、并行计算、普适什么的。
信息感知技术 超高频和微波RFID：积极利用RFID行业组织，开展芯片、天线、读写器、中间件和系统集成等技术协同攻关，实现超高频和微波RFID技术的整体提升。微型和智能传感器：面向物联网产业发展的需求，开展传感器敏感元件、微纳制造和智能系统集成等技术联合研发，实现传感器的新型化、小型化和智能化。
一是短距离无线通信技术，包括NFC（如手机充值公交卡）、蓝牙、WiFi、RFID等；二是远程通信技术，如互联网、2G/3G/4G移动通信网络和卫星通信网络等。 数据挖掘与融合技术：在物联网中，海量的数据需要进行整合、处理和挖掘。这一过程往往与云计算和大数据技术相结合，以提高数据处理效率和价值。
现有的电子标签主要有RFID、条形码、二维码、IC卡、磁卡等。（4）数据处理：物联网通过传感设备所采集到的数据，必须经过计算机软件进行处理，才能满足用户不同的需求，实现各种目的。这些数据处理往往包括汇总求和、统计分析、阀值判断、数据挖掘和各种专业计算等。
1、物联网平台。物联网处理决策层将数据汇集到物联网平台进行统一管理和处理，物联网平台通常由云计算技术构建，可以接收来自各种物联网设备的数据，并进行存储、处理、分析和展示，为企业和个人提供数据管理、数据分析和业务决策等服务。
2、物联网云平台。物联网处理决策层是利用经过分析处理的感知数据，为用户提供如检索、计算等服务，其中将数据汇集到物联网云平台来进行统一管理，可以实现对海量数据进行可视化展示和智能分析。
3、云计算平台是负责对物联网收集到的信息，进行处理管理决策的后台计算处理平台。如果我的回答没能帮助您，请继续追问。你的采纳是我前进的动力。记得好评和采纳。
4、【答案】：C 云计算平台负责对物联网收集到的信息进行处理、管理、决策的后台计算。
5、处理层（Processing Layer）：包括云计算平台、边缘计算节点，对收集到的数据进行处理、分析和存储。这些平台可以运行算法，提供实时决策支持。应用层（Application Layer）：是用户可以直接交互的部分，通过手机应用、网页等形式展示物联网设备的数据和信息，实现远程控制、监控、管理等功能。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
转而使用PaaS和托管的解决方案，借助于数据库即服务（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企业级Hadoop）、托管的大数据服务（例如Treasure Data）以及矩阵式的数据中心服务（例如GoGrid）实现自己的物联网数据分析方案。
物联网大数据如何应用 首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。实时监测。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。
1、【答案】：与物联网支撑环境直接相关。数据需在物联网内处理。能够处理感知数据的误差。查询策略需适应最小化能量消耗与网络拓扑结构的变化。
2、物联网技术具有以下特点和优势：互联互通：物联网技术可以实现各种设备和物体之间的互联互通，实现信息的共享和交流。智能化：物联网技术可以通过传感器和智能设备实现对物体的感知和控制，使物体具备智能化的能力。实时性：物联网技术可以实时地获取和传输数据，使得信息的处理和决策能够更加及时。
3、物联网数据具有以上12个特点 物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
4、需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
5、本地存储，通过在设备内部附加闪存等方式把数据存储在本地，或者本地网络的服务器上，实现数据的存储于随时调用。2 私有云存储，企业或者组织通过假设私有云的方式，把物联网节点中的所有数据汇总到私有云上，用于随时查询与调用。
