使用Java进行物联网编程 培训

本次培训的目的是解释5G网络是什么，以及它对智能技术的影响。我们将向您展示这些技术关系（5G/物联网）的优缺点，并向您展示网络的发展方向，这些方向从一开始就致力于智能世界。

6G是下一代无线通信标准，通过超高速连接、先进传感和集成AI能力，旨在彻底改变物联网生态系统。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向希望理解和利用6G技术与物联网应用新兴交集的进阶学员。

完成本课程后，学员将能够：

• 解释6G背后的核心技术概念。
• 评估6G将如何重塑物联网设备通信和架构。
• 评估跨行业的6G赋能物联网用例。
• 制定将6G能力集成到现有物联网解决方案中的策略。

课程形式

• 以概念为中心的讲座结合专家讨论。
• 旨在强化关键工程原理的应用练习。
• 在指导环境中进行案例探索和场景分析。

课程定制选项

• 如需根据您的组织技术路线图定制本培训，请联系我们安排。

技术进步和信息量的增加正在改变许多行业的业务模式，包括政府机构。由于移动设备和应用、智能传感器和设备、云计算解决方案以及面向公民的门户的快速增长，政府数据生成和数字存档率正在上升。随着数字信息的扩展和复杂化，信息管理、处理、存储、安全和处置也变得更加复杂。新的捕获、搜索、发现和分析工具正在帮助组织从其非结构化数据中获得洞察。政府市场正处于一个转折点，意识到信息是一种战略资产，政府需要保护、利用和分析结构化和非结构化信息，以更好地服务和满足任务需求。随着政府领导者努力发展数据驱动的组织以成功完成任务，他们正在为跨事件、人员、流程和信息的依赖关系奠定基础。

高价值的政府解决方案将由最具颠覆性的技术组合而成：

• 移动设备和应用
• 云服务
• 社交商业技术和网络
• 大数据和分析

大数据是智能行业解决方案之一，它使政府能够通过分析大量数据（相关和不相关、结构化和非结构化）揭示的模式来做出更好的决策。

但实现这些成就远不止简单地积累大量数据。白宫科技政策办公室的Tom Kalil和Fen Zhao在OSTP博客的一篇文章中写道：“理解这些大数据量需要尖端工具和技术，能够从大量和多样化的信息流中分析和提取有用的知识。”

白宫在2012年设立了国家大数据研究与开发计划，朝着帮助机构找到这些技术迈出了一步。该计划包括超过2亿美元，以充分利用大数据的爆炸式增长及其分析工具。

大数据带来的挑战几乎与其承诺一样令人望而生畏。高效存储数据是这些挑战之一。预算总是紧张的，因此机构必须最大限度地降低每兆字节的存储成本，并确保数据易于访问，以便用户能够在需要时获取数据。备份大量数据进一步加剧了这一挑战。

有效分析数据是另一个主要挑战。许多机构采用商业工具，使他们能够筛选大量数据，发现有助于提高运营效率的趋势。（MeriTalk最近的一项研究发现，联邦IT高管认为大数据可以帮助机构节省超过5000亿美元，同时还能实现任务目标。）

定制开发的大数据工具也允许机构满足分析数据的需求。例如，橡树岭国家实验室的计算数据分析组已将其Piranha数据分析系统提供给其他机构。该系统帮助医学研究人员找到了一种可以在主动脉瘤发作前提醒医生的链接。它还用于更平凡的任务，例如筛选简历以将求职者与招聘经理联系起来。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级IT专业人士和业务经理，旨在帮助他们了解物联网和边缘计算在提高效率、实现实时处理和推动各行业创新方面的潜力。

培训结束后，学员将能够：

• 理解物联网和边缘计算的原理及其在数字化转型中的作用。
• 识别物联网和边缘计算在制造、物流和能源领域的应用场景。
• 区分边缘计算与云计算的架构及部署场景。
• 实施边缘计算解决方案，用于预测性维护和实时决策。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发人员、系统架构师和行业专业人士，旨在帮助他们利用Edge AI增强物联网应用的智能数据处理和分析能力。

培训结束后，学员将能够：

• 理解Edge AI的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为物联网设备设置和配置Edge AI环境。
• 在边缘设备上开发和部署用于物联网应用的AI模型。
• 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
• 将Edge AI与各种物联网协议和平台集成。
• 解决Edge AI在物联网中的伦理问题和最佳实践。

这种由 中国 的讲师指导式现场培训（在线或现场）面向希望使用 Edge Computing 来分散数据管理以获得更快性能的产品经理和开发人员，利用位于源网路上的智能设备。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Edge Computing 的基本概念和优势。
• 确定可以应用 Edge Computing 的用例和示例。
• 设计和构建 Edge Computing 解决方案，以加快数据处理速度并降低运营成本。

嵌入式系统是为执行特定功能而设计的专用计算系统，通常集成在更大的系统中。物联网（IoT）是由嵌入传感器和软件的互联物理设备组成的网络，这些设备通过互联网进行通信和数据交换。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望了解并应用嵌入式系统和物联网概念的初级技术专业人员，课程内容涵盖C语言和微控制器架构。

培训结束后，学员将能够：

• 理解嵌入式系统的架构和组件。
• 编写并编译用于嵌入式硬件交互的C代码。
• 使用微控制器外设，如定时器和ADC。
• 理解嵌入式系统如何为物联网架构做出贡献。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们进行安排。

这种讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望应用 Federated Learning 来优化IoT和边缘计算解决方案的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 在IoT和边缘计算中的原理和优势。
• 在 IoT 设备上实施 Federated Learning 模型以进行去中心化的 AI 处理。
• 减少延迟并改进边缘计算环境中的实时决策。
• 解决与IoT系统中的数据隐私和网路限制相关的挑战。

Internet of Things (IoT) 是一种网路基础设施，它以无线方式连接物理对象和软体应用程式，允许它们通过网路通信、云计算和数据捕获相互通信并交换数据。C 是一种通用程式设计语言，推荐用于IoT，因为它具有无处不在和低级程式设计优势。 

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何使用C语言对物联网解决方案进行程式设计。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 NetBeans 以使用 C 语言对物联网系统进行程式设计
• 了解IoT架构的基础知识
• 了解在物联网系统程式设计中使用 C 语言的好处
• 使用 C 语言构建、测试、部署IoT系统并对其进行故障排除

观众

• 开发人员
• 工程师

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

注意

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

联网设备正在颠覆许多行业，电力公用事业也不例外。电力公用事业公司主要面临来自物联网发展的四大挑战。

1. 机器、控制器、人机界面（HMI）、SCADA系统正越来越多地被供应商连接到云端，他们承诺通过数据提供更多分析和洞察，以实现预测性和预防性维护。然而，关键资产的隔离政策意味着电力公司无法利用这些来自机器/控制器供应商的新物联网功能。
2. 随着太阳能和风能微电网成本的不断下降，公用事业公司将很快看到发电收入的下降。为了弥补发电收入的损失，公司必须积极开拓新的收入领域，如家庭能源管理即服务、能源存储即服务、为电动汽车充电提供电网服务、为家庭之间的点对点（P2P）能源交易提供电网服务、家庭与微电网之间的能源交易、微电网与电池之间的能源交易等。所有这些都需要通过智能计量、智能电网和智能安全交易来实现，而只有通过像IOTA这样的分布式账本技术（DLT）才能实现。此外，公用事业公司还在探索为城市当局提供一些智慧城市服务。
3. 对于像大坝这样的关键基础设施，国际大坝委员会（ICOLD）希望看到大坝的结构健康监测（SHM）实时进行，以便在大坝、岩石或隧道即将坍塌的危险发生前提前通知可能受影响的人员撤离。
4. 另一个新兴的收入领域是停车场的电动汽车充电——物联网如何促进智能充电和智能停车？

在过去三年中，物联网工程发生了巨大变化，主要推动力来自微软、谷歌和亚马逊。这些巨头已经投入数十亿美元开发更易于管理和安全的物联网平台。此外，物联网边缘在研究和部署中获得了巨大的动力，成为实际物联网实施的唯一手段。5G有望彻底改变物联网业务。这导致了物联网研究资金的大幅增加。因此，对于任何实践工程师来说，了解像AWS、谷歌和特别是微软这样的主要参与者开发的物联网平台是绝对必要的。

然而，上述平台都没有为可扩展的物联网提供详尽或完全全面的解决方案。仅为了将智能计量部署到数百万家庭中，还需要额外的技术来保护智能电表、无线电网络、物联网管理技术以及许多其他额外的安全服务。任何物联网部署的策略、价格和安全性都必须是最优且可接受的。鉴于如此多的跨学科知识，任何公司都很难部署一个能够满足所有需求的团队。

本课程旨在向关键决策者、开发人员和安全专家介绍在下一代电力公用事业业务中部署物联网的挑战、风险和实用方法。

此外，随着可扩展的部署，管理数千个传感器和连接的物联网服务正在成为一个独立的工程研究课题。这一领域，正式称为托管物联网服务，正在经历快速增长，因为可扩展物联网的挑战比构建它们更大。这包括固件/软件更新的安全性、传感器和系统的校准管理、连接问题的自动诊断、API故障的根本原因分析、分布式系统的硬件和服务健康状况跟踪等。

课程目标

本课程的主要目标是介绍电力公用事业公司中物联网实施的新兴技术选择、平台和案例研究——智能计量、智能汽车、结构健康监测（SHM）、电力质量诊断和智能合约。物联网所有要素的基础介绍——机械、电子/传感器平台、无线和有线协议、移动设备与电子设备的集成、移动设备与企业的集成、数据分析和控制平面应用。

1. 物联网技术栈：设备、网关、边缘、边缘云、公共云、物联网数据库、物联网的Web和移动应用、集中式与分布式物联网
2. 物联网业务生态系统，第三方设备管理，整个物联网生态系统的风险管理
3. 物联网的M2M无线协议——WiFi、SigFox、LORA、LPWAN、Zigbee/Zwave、蓝牙、ANT+：何时何地使用哪种协议
4. 物联网网关的基础知识——风险、管理和生态系统
5. 移动/桌面/Web应用——用于注册、数据采集和控制——可用的M2M数据采集平台——AWS IoT、Azure IoT、Google IoT
6. 物联网的安全问题与解决方案——所有技术栈的安全性审查
7. 企业物联网平台，如微软Azure IoT套件、AWS IoT、Google IoT、西门子MindSphere
8. 智能计量、开放智能电网协议（OSGP）、ANSI C 2.18协议、家庭区域网络（HAN）的NIST标准、Home Plug电力线联盟、智能电表的安全标准——IEC 62056
9. 分布式账本技术（DLT），如区块链、HyperLedger和DAG（有向无环图），用于智能合约、P2P交易、智能汽车充电
10. 物联网在关键基础设施中的应用，如大坝、变压器、变电站、高压线

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远端）面向希望安装，配置和管理Kaa平台以构建物联网应用程式的开发人员和程式师。

在本次培训结束时，参与者将能够使用 Kaa 为智慧设备和机器构建、开发、管理和实施物联网应用程式。

这个面向高级 IoT 开发人员和希望使用 n8n 自动化 IoT 流程和创建创新解决方案的智能家居爱好者的讲师主导的现场培训位于中国（在线或现场）。

培训结束时，参与者将能够：

• 为 IoT 工作流自动化设置和配置 n8n。
• 使用 n8n 节点和连接器集成 IoT 设备和平台。
• 实现自定义工作流程以自动化 IoT 任务和流程。
• 在 n8n 工作流程中使用 MQTT 和 REST API 等 IoT 协议。
• 监控、排除故障和优化 IoT 自动化工作流程。

在这个由 <lo> 讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何在设置、配置、监控和排除 Nginx 故障处理各种形式的 HTTP/TCP 流量时最大限度地提高 Nginx 的性能。涵盖的主题包括如何配置 Nginx 中最重要的参数、操作系统和虚拟机以获得 Nginx 中的最大值。

培训的目的是解释什么是智能解决方案（物联网、人工智能、区块链、虚拟现实Metaverse），并展示这些技术世界的优缺点。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）进行，面向中级物联网开发者、嵌入式工程师和AI从业者，旨在帮助他们实现TinyML在预测性维护、异常检测和智能传感器应用中的应用。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础知识及其在物联网中的应用。
• 为物联网项目搭建TinyML开发环境。
• 在低功耗微控制器上开发和部署机器学习模型。
• 使用TinyML实现预测性维护和异常检测。
• 优化TinyML模型，提高功耗和内存使用效率。