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摘要：物联网产业的发展是为了加强物物之间的联系，为了更好地过去数据可以通过物联网设备来获取数据。随着电子设备的不断增加，给物联网产业也带来了大量的数据，只有不断优化升级才能满足物联网产业的需求。
关键词：物联网；智能处理技术；存储；大数据
引言
物联网的概念最早于1999年由麻省理工学院提出。通俗地说，物联网就是万物皆可联网，将各种传感设备于互联网结合起来形成巨大的信息化网络，在任何时间和地点，都能实现人、物、互联网的信息互通。随着物联网产业的壮大，采集的数据呈井喷式增长，物联网技术也在不断的发展与革新。本文对物联网及其智能处理技术在物联网产业中的应用进行了探讨研究。
1大数据的概念
大型数据是特别大、大型和复杂的数据，无法使用传统的数据管理和分析工具进行管理。与传统的数据库模型不同，大数据可以集中处理，以便在短时间内获得数据结果，快速高效地获取信息，提高计算技术的效率，促进生物联网的发展和技术改进。更大的数据用于分析复杂的数据，改进数据管理的层次结构和流程优化，并允许在数据收集管理过程中实现数据现代化。更加技术化和标准化的管理推动了有形网络产业的发展，促进了其进一步发展和发展。使大量数据得到更好的利用和利用，并推动硬件网络行业的工业升级。技术手段的现代化和效率，越来越多的灵活性和创新方法。
2物联网中大数据的价值
材料网络是传统互联网的扩展和发展，包括网络层、感知层和应用层。传感器级别负责收集网络中每个节点的数据和信息，网络层连接网络中的节点，使不同节点相互通信，最终将这些数据传输到应用程序层。应用程序级是物理网络的大脑，它智能地处理和分析网络级传输的信息，使用户能够直观地了解这些数据，并根据他们的兴趣和要求智能地筛选这些数据，选择他们需要的产品。与物理网络相关的大数据的价值在于帮助用户提取复杂网络信息中所需的信息。此信息对于决策至关重要，对于材料的进一步发展也至关重要。
3大数据、智能处理技术的特点
3.1大数据的特性分析
最初，许多大型数据类型包括b.图像、视频、位置、日志等，以及因在互联网上进行的活动而产生的所有数据都是最大的数据。第二，大型数据的处理速度非常快，与传统的数据挖掘技术相比，这是一个显而易见的特征，它可以在一秒钟内发现有价值的信息需求。大数据最终提供了较高的回报，允许在数据收集过程中对数据进行科学有效的分析，并允许对所分析的数据进行合理的应用，从而带来巨大的益处。
3.2智能处理特性
智能计算技术旨在通过终端为要求苛刻的数据用户运行。它们旨在利用智能处理提供的质量服务来满足目标用户的需求。无论运行过程中处理了多少数据。企业需要大量服务器，域控制器通常使用这些服务器，这些服务器可以利用其计算能力来满足用户的需求。智能处理技术可用于多种平台。它们不是针对特定程序设计的，并且具有与不同程序相同的功能，从而使用户在使用过程中获得全新体验。
4大数据技术在物联网产业中的应用
当前的物联网产业主要由数据采集、数据存储、数据分析三个部分组成，其中中的数据采集过程是一个基本步骤，数据的过程和应用是核心。如今，我国媒体行业仍处于初级阶段，我们的领先供应商只能收集感官层面的数据，如b.传感器设备制造商和运输级数据传输，如移动通信提供商。
通过可视化数据，例如b.数据挖掘、预测分析和管理语义求解器和数据，网络化行业将能够进一步智能地处理应用程序级数据，并高效地应用于业务信息决策。
4.1数据收集
搜索电子设备上的数据时，会计算后面的大数据，将它们全部输入到计算机中，并对其进行分类以获得业务价值。通过现代信息技术的转让和实现。数据采集通常与数据提取和数据噪声有关，与大型和网络化数据相比，数据增长速度高，在数据结构中是非结构化和嘈杂。为了更好地处理数据和流量，必须在噪声的第一阶段处理收集到的数据。到目前为止，数据采集是利用传感器、条形码和移动终端等工具进行的，目的是进一步分析数据采集并使其现代化，开发技术，以最大限度地提高互联网的效率。通过实施数据收集和整合，改进了技术管理。促进基于用户偏好的物理网络的共同发展。例如，信息收集完成后，生物关联公司可以通过分析数据获得所需的内容，从而进一步提高关联效率，并允许对象之间进行通信。物理网络本身的数据具有时间、位置、环境和粒度等信息，因此智能处理特别注重有效地消除干扰和提取有用的信息。了解有关电子邮件、图像、音频和其他数据的智能信息使HP能够使用非结构化数据解决这些问题。应用时，请确保提取有用的数据以减少运行期间的负载。
4.2数据存储
随着我国经济高速增长，互联网技术在各个行业越来越普及。特别是信息技术的迅速发展产生了大量的信息。这些海量数据通过大型数据存储库进行保留。Internet上的数据量不断增加。要高效、及时地处理这些数据，高效地存储数据至关重要。存储的最重要部分是对大型数据进行分类和汇总。这是通过分布式计算群集实现的。随着物理网络存储领域存储技术的发展，人们的想法发生了巨大变化，非关系数据库的分布式存储技术日益得到认可，并广泛应用于大型数据存储领域。分布式非关系数据库存储技术是推动网络行业持续发展的新技术。随着技术的不断发展，网络行业正在形成云存储、分布式文件系统和其他存储技术。目前，还有另一种基于云的分布式计算。
4.3数据清理和分析
数据组织和分析促进了我国数据技术的现代化，可在数据集中和有效治理方面发挥标准化作用。数据组织在改进和重组技术能力方面发挥着重要作用。整合和分析大量混乱的数据，以简化信息整合和集中化，标准化和优化信息收集过程，并促进增长。在数据清除过程中，可以识别缺少的信息和流程，这影响了我国技术的发展。在此基础上，对传统形式的大数据进行了修改，从而从根本上巩固和改善了传统的网络条件，从而改善了以往信息流程中不存在的特征。在传统的基础上进行了修改，以最大限度地利用信息技术和技术手段，促进在物理网络中适当运行和实施大量数据，使技术手段现代化，并促进材料网络行业的发展。
结束语
综上所述，随着物联网产业的不断发展，大数据技术在物联网行业中得到了应用。大数据及智能处理技术在物联网产业中的应用是时代的必然趋势，在未来的发展中大数据技术和物联网产业会联动发展。
参考文献：
[1]秦晓燕.大数据及其智能处理技术在物联网产业中的应用[J].现代信息科技，2019，3（24）：173-175.
[2]徐建红.浅谈物联网的应用与发展[J].国际公关，2019（09）：183+185.
[3]孙月，全秋浩，马云飞，李田.大数据与物联网的关系及应用[J].吉林农业，2019（07）：110.
[4]李思睿.浅谈人工智能技术及其应用发展[J].电子测试，2019（01）：137-138.
[5]宋忠江，郭睿.浅析物联网技术的发展现状与前景[J].通讯世界，2018（01）：42-43.