汽车产业的智能化、网联化是汽车新时代产业竞争的热点，是汽车下一代竞争的核心技术领 域，其中的网联化技术是针对全球第二代车联网技术的演进，尤其以蜂窝V2X技术为主导的车联网技 术成为全球主要技术力量争夺的关键。本文通过对V2X技术介绍和产业现状分析，提出蜂窝V2X技术 是我国发展智能网联汽车技术，占领技术制高点的重要环节。

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基于物联网控制技术的智能花卉养殖系统设计.docx

本文着重于水位监测及其数据可视化。 它提供由数据记录器记录的实时数据。水的测量的关键功能是其pH值。使用VFC320整体式电压-频率转换器来查找数字脉冲，并且这些频率已通过分频多路复用，调制后进行了多路复用通过FM生成，然后通过FM发射机通过天线进行发射。 发射频率已由FM接收器接收，并由频分多路分解器分离。 通过MATLAB进行样品分析，当水位上升时，频谱上的变化就会显示出来，反之亦然。要找到水位，可使用Arduino Uno方法并进行广播以获取最新信息。 这项研究结合了模拟和优化模型，可用于帮助进行与管理相关的可持续决策。

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基于物联网的文物保存环境监测系统与评价模型，王锡宁，王跃飞，目前文物保存环境监测主要依靠人工巡视和视频监控的方式，存在着野外网络布线困难、耗费大量人力资源、无保护环境安全评估等弊端

导读：本方案基于STM8单片机设计，与其他嵌入式图像采集系统相比，具有成本低、设计新颖、系统体积小、结构简单等优势，能以非常低的成本附加到其他物联网传感节点上，使物联网节点具有采集和传输图像的功能，更大程度上方便用户使用。物联网具有以下特点：(1)物联网节点对价格敏感。物联网是信息传感技术的大规模应用，传感节点数目成百上千，若每个节点的成本提高一点，整个物联网系统的成本就会提高很多。所以传感节点图像采集的成本应尽量低。(2)大部分物联网应用对图像质量要求不高。图像采集主要是帮助用户不需要到现场就可以观察现场情况，对于大多数应用只要能分辨出现场场景即可，没必要采集很高像素的图像。(3)基于成本考

智能城市、智慧工厂等对物联网设备（Internet of Things，IoT）的性能和连接性提出了挑战。边缘计算的出现弥补了这些能力受限的设备，通过将密集的计算任务从它们迁移到边缘节点（Edge Node，EN），物联网设备能够在节约更多能耗的同时，仍保持服务质量。计算卸载决策涉及协作和复杂的资源管理，应该根据动态工作负载和网络环境实时确定计算卸载决策。采用模拟实验的方法，通过在物联网设备和边缘节点上都部署深度强化学习代理来最大化长期效用，并引入联盟学习来分布式训练深度强化学习代理。首先构建支持边缘计算的物联网系统，IoT从EN处下载已有模型进行训练，密集型计算任务卸载至EN进行训练；IoT上传更新的参数至EN，EN聚合该参数与EN处的模型得到新的模型；云端可在EN处获得新的模型并聚合，IoT也可以从EN获得更新的参数应用在设备上。经过多次迭代，该IoT能获得接近集中式训练的性能，并且降低了物联网设备和边缘节点之间的传输成本，实验证实了决策方案和联盟学习在动态物联网环境中的有效性。

广东工业大学物联网工程安卓开发课程设计（2013级物联网1班安卓课程设计）