NRIT项目

全国农村信息化人才培养认证项目(New rural informatization education project简称NRIT项目)是由中华人民共和国教育部教育管理信息中心于2010年6月26日正式立项启动，项目办公室设在教育部教育管理信息中心信息技术开发处。项目办面向全国高校开展全国农村信息化人才培养认证考试，开设：三农信息管理、农产品经营管理、物流管理、现代农业技术服务、现代农业产业设计与经营管理、现代农业信息增值服务等专业的人才培养与考试认证。
一、项目概述
根据党中央国务院“大力推进农村信息化”、“健全农村综合信息服务体系”的有关文件精神，教育部教育管理信息中心组织全国新农村建设及三农核心专家团队，确立以新农村信息化建设人才培养为目的，以农业生产、政府、科研教育、涉农企业、新生代农民为服务对象，针对目前农村信息化建设的迫切需求，充分利用互联网技术、物联网技术、控制技术、模拟技术、3S技术、虚拟技术、多媒体等高新技术，开发新农村信息化建设专业，包括多媒体课件，教学大纲，示范教学课程，实训教材，网络核心技术和软件等，于2010年6月26日正式启动全国农村信息化人才培养认证教育项目，项目面向全国高校开展全国农村信息化人才培养认证考试，开设：三农信息管理、农产品经营管理、物流管理、现代农业技术服务、现代农业产业设计与经营管理、现代农业信息增值服务等专业的人才培养与考试认证，并建立了与之配套的专业教学大纲、教学计划、教材、软件、考试题库等，搭建和集成了一套适合中国国情的、以电子三农政务、电子三农商务为服务内容的新农村信息化解决方案。
二．组织架构
NRIT项目由教育部教育管理信息中心立项管理并负责实施，下设领导小组、专家组和项目办公室。
1、领导小组
领导小组设在教育部教育管理信息中心，负责政策制定和项目规划，并对项目进行审核和监督。 组 长：咸立亭 教育部教育管理信息中心 主任 副组长：于广明 教育部教育管理信息中心 副主任 薛玉梅 教育部教育管理信息中心信息技术开发处 处长
2、专家组
为了确保培训内容的实用性及领先性，NRIT项目聘请国内物联网技术领域知名专家教授组成专家组，协助制定培训方案和考试大纲；组织中国农大、北邮、北航、武大等国内著名高校的农村信息化及现代农业方面的资深专家教授和国际知名涉农企业工程师，共同编写培训教材，开发教学课件，建设认证考试题库。由专家组、实训教师和教研人员共同设计教学计划、研究教学方法、选择教学案例。
3、项目办公室
NRIT项目办公室设在教育部教育管理信息中心信息技术开发处，开发处薛玉梅处长担任主任，于泓副处长担任副主任。熊垓智教授担任执行主任。孙方刚担任项目办公室办公室主任。项目办公室负责审批各实训基地，并指导监督实训基地的运营。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就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。
数字货币简称为DIGICCY，是英文的“Digital Currency”（数字货币）的缩写。是电子货币形式的替代货币。数字金币和密码货币（比特币、DCT）都属于数字货币（DIGICCY）。

物联网的核心和基础是互联网。

物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网将现实世界数字化，应用范围十分广泛。

在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。

物联网拉近分散的信息，统整物与物的数字信息，物联网的应用领域主要包括以下方面：运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境（家庭、办公、工厂）领域、个人和社会领域等，具有十分广阔的市场和应用前景。

扩展资料：

事实上，物联网与智能制造引领着新的制造业革命，各国都已在这个领域开始谋篇布局。从这次博览会的现场，也可以感受到各国的激烈竞争。

此次世界物联网博览会参加的企业规模空前，共吸引了来自中、美、英、法、德、日、意等21个国家和地区的500余家企业前来参展，带来令人惊叹的前沿产品。

正如与会嘉宾所言，全球每天约有550万新设备加入物联网，预计到2021年，全球联网设备将达到280亿台，其中160亿台与物联网相关。一个崭新的物联网时代正扑面而来。

在这个前沿领域，中国并未缺席，而是抓住机会实现弯道超车。以这次博览会的举办地江苏无锡为例，无锡现在有物联网企业超过2000家，截止到2016年底，物联网产业的产值超过2000亿，并继续保持着良好的增长态势。

物联网和智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，是实现新兴产业培育发展与传统产业改造升级有机结合的最佳突破口。在这个新兴领域，中国不仅有规划、有蓝图，更有基础、有举措，一定不会与这次机遇失之交臂。

参考资料：

百度百科-物联网

参考资料：

人民网-打开物联网的想象空间

靠谱。无锡圆苏物联网科技有限公司位于江苏省无锡市梁溪区人民中路，成立于2019年7月19日。该公司是受官网认证法律保护的正规公司，经营范围也在法律允许范围内，因此无锡圆苏物联网科技有限公司是靠谱的。经营范围是物联网技术研发、计算机软硬件及辅助设备零售等。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

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