اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدانترنت الأشياء - كيف يعمل وماهي التحديات والمخاطر
Internet of Things
1734
13 9
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة أم القرى محاضرة
تاريخ النشر
2018
مجال البحث
الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
مفهوم انترنت الأشياء مكونات انترنت الأشياء كيف يعمل انترنت الأشياء مجالات تطبيق انترنت الأشياء مزايا انترنت الأشياء التحديات التي تواجه انترنت الأشياء الشركات المقدمة لخدمات انترنت الأشياء
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
يتناول هذا البحث مفهوم إنترنت الأشياء (IoT) وتاريخه وتطبيقاته المختلفة. يعرف إنترنت الأشياء على أنه شبكة من الأجهزة المتصلة التي تتبادل البيانات لأداء وظائف محددة. يشمل البحث تاريخ ظهور المصطلح في عام 1999 بواسطة كيفن أشتون، ويستعرض المكونات الرئيسية لإنترنت الأشياء مثل الأجهزة والمستشعرات والسحابة وشبكة الاتصال وواجهة المستخدم. يوضح البحث كيفية عمل إنترنت الأشياء من خلال جمع البيانات وتحليلها عبر السحابة. كما يستعرض مجالات تطبيق إنترنت الأشياء مثل المنازل الذكية، المدن الذكية، التصنيع الذكي، السيارات، الأجهزة القابلة للارتداء، الرعاية الصحية، والزراعة الدقيقة. يسلط البحث الضوء على مزايا إنترنت الأشياء مثل تحسين الكفاءة والدقة وتوفير الوقت والتتبع والمراقبة وتقليل التدخل البشري والتحكم عن بعد. كما يناقش التحديات التي تواجه إنترنت الأشياء مثل الأمن والخصوصية وفهم التكنولوجيا وعدم الثقة والنظام البيني. يختتم البحث بالإشارة إلى الشركات المقدمة لحلول إنترنت الأشياء مثل أمازون ومايكروسوفت وسيسكو، ويؤكد على أهمية تعزيز الأمان والخصوصية لزيادة ثقة المستخدمين.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: البحث يقدم نظرة شاملة ومفصلة عن إنترنت الأشياء وتطبيقاته، ولكنه يفتقر إلى الأمثلة العملية والتطبيقات الواقعية التي يمكن أن تساعد في توضيح المفاهيم بشكل أفضل. كما أن التركيز على التحديات الأمنية والخصوصية كان جيدًا، ولكن كان من الممكن تقديم حلول عملية ومقترحات للتغلب على هذه التحديات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين البحث بإضافة دراسات حالة واقعية وتجارب من شركات أو مؤسسات استخدمت إنترنت الأشياء بنجاح. بشكل عام، البحث مفيد ولكنه يحتاج إلى المزيد من العمق والتفاصيل في بعض الجوانب.
أسئلة حول البحث
-
ما هو تعريف إنترنت الأشياء؟
إنترنت الأشياء هو مفهوم يشير إلى شبكة من الأجهزة المتصلة التي تتبادل البيانات لأداء وظائف محددة عبر الإنترنت.
-
ما هي المكونات الرئيسية لإنترنت الأشياء؟
المكونات الرئيسية لإنترنت الأشياء تشمل الأجهزة، المستشعرات، السحابة، شبكة الاتصال، وواجهة المستخدم.
-
ما هي بعض مجالات تطبيق إنترنت الأشياء؟
بعض مجالات تطبيق إنترنت الأشياء تشمل المنازل الذكية، المدن الذكية، التصنيع الذكي، السيارات، الأجهزة القابلة للارتداء، الرعاية الصحية، والزراعة الدقيقة.
-
ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه إنترنت الأشياء؟
التحديات الرئيسية التي تواجه إنترنت الأشياء تشمل الأمن، الخصوصية، فهم التكنولوجيا، عدم الثقة، والنظام البيني.
المراجع المستخدمة
ﻻ يوجد مراجع
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تهدف الدراسة الى تسليط الضوء على الإطار المفاهيمي لانترنت الأشياء ( IOT) كمصطلح حديث في مجال المعلوماتية، وتحديد أهميتها ومختلف تطبيقاتها، بالإضافة الى تحليل مساهمتها في خلق القيمة بالنسبة لمختلف الأطراف الفاعلة (مؤسسات، حكومات ، أفراد...)، وقد توصلت
الدراسة إلى انه وبالرغم من حداثة قطاع انترنت الأشياء فهو يعتبر سوقًا سريع النمو، فاقت نتائجه كل التوقعات نتيجة العوائد المالية المتأتية من الاستثمار في هذا القطاع، سواء على مستوى المدن الذكية أو على مستوى المشاريع الحكومية التي تعتمد على أنظمة IOT، كذلك اثر انترنت الأشياء على قطاعات أخرى ( صناعة ، تجارة، زراعة....) جراء استثمارها وارتباطها بهذا النظام المعلوماتي الضخم، وعموما يتوقع أن تصل إيرادات سوق انترنت الأشياء 600 مليار دولار مع نهاية 2020
إنترنت الأشياء أضحى أكثر من شبكات سيارات أو ماكينات صنع القهو بل أصبح شبكات كبير
مترابطة مع بعضها البعض وإن أمن هذه الشبكات يؤثر بشكل مباشر أو غير مباشر على أدائها،
فهناك كثير من الناس والشركات التي تتعامل مع إنترنت الأشياء لا تعلم ماذا يحدث على
الشبكة
من عمليات تنصت وسرقة بيانات وغيرها. مع تأمين شبكات إنترنت الأشياء أصبحت هذه
القضايا تحدياا كبيراا، وبما أننا غير قادرين على إيقاف شبكات إنترنت الأشياء من النمو فإن
موضوع الأمان أصبح من الضروري جداا البحث فيه واقتراح استراتيجيات أمنية لحماية الشبكات
من الثغرات الأمنية
يواجه العالم عدداً من التحديات الكبرى مثل شيخوخة السكان, تغير المناخ, التدهور )nm( البيئي, نقص الماء و الغذاء و مصادر الطاقة, و قضايا الصحة العامة. النانومتر (nm) هو واحد من بليون من المتر و عند مقياس النانو حوالي (nm 100 أو أقل) تبدي المواد تغيرات م
لحوظة في خواصها الضوئية, المغناطيسية, الكهربائية, الكيميائية و الفيزيائية.
هذه الحقائق كانت معروفة لبعض الوقت و لكن مؤخراً فقط يجري استثمارها. هذه الخصائص تعني أن تقنية النانو مجال مثير جداً للاهتمام و يمكن أن تساعد في إيجاد حمول للمشاكل الطبية, الاجتماعية, و البيئية التي تؤثر سلباً على نوعية حياة الناس.
يهدف هذا البحث لتسليط الضوء على تقنية النانو و بعض تطبيقاتها و بعض الطرق التحليلية و التجهيزات المستخدمة في قياس البنى النانوية و المخاطر المحتملة في التعامل مع هذه التقنية كما نعرض أهم النتائج التي حصلنا عليها لدى تطبيق تقنية النانو في مجال الحساسات الغازية.
تستخدم حساسات انترنت الأشياء(internet of things) (IOT) نموذج النشر\ الاشتراك كوسيلة للاتصال مستفيدة من خصائصه المستقلة المتعلقة بالمكان و الزمان و المزامنة. و نتيجة لعدم تجانس الأطراف المتصلة تضاف خاصية الاستقلال الدلالي كبعد رابع, و لكن هذه الاضافة
عقدت عملية المطابقة و خفضت كفاءتها, لذلك تم جمع الاشتراكات و الاحداث بشكل عناقيد تبعا للمواضيع لإنجاز عملية المطابقة ضمن تلك العناقيد . حيث تبين أن عملية الجمع ضمن عناقيد أدت لزيادة الانتاجية نتيجة تخفيض زمن و دقة المطابقة عندما تصل الاشتراكات الى حدودها القصوى . و بالتالي إظهار فوائد العناقيد بالإضافة إلى تحسين دقة و كفاءة المطابقة عبر استخدام هذا النهج .
وضع تطوير الشبكات العصبية وتقنيات الاحتياطية العديد من أنظمة وضع العلامات على مستوى الجملة التي حققت أداء فائقا على المعايير النموذجية. ومع ذلك، فإن موضوع أقل مناقشة نسبيا هو ما إذا كانت معلومات السياق مزيد من المعلومات في أنظمة علامات التسجيل الحالي
ة الحالية. على الرغم من أن العديد من الأعمال الموجودة قد حاولت تحويل أنظمة وضع العلامات من مستوى الجملة إلى مستوى المستند، لا يوجد أي استنتاج بتوافق الآراء بشأن متى ولماذا يعمل، الذي يحد من تطبيق نهج السياق الأكبر في مهام وضع العلامات. في هذه الورقة، بدلا من متابعة نظام علامات حديثة من خلال الاستكشاف المعماري، نركز على التحقيق عندما ولماذا التدريب في السياق الأكبر، كاستراتيجية عامة، يمكن أن تعمل. تحقيقا لهذه الغاية، نقوم بإجراء دراسة مقارنة شاملة عن أربعة مجمعين مقترحين لجمع معلومات السياق وتقديم طريقة تقييم بمساعدة السمة لتفسير التحسن الذي يحدده التدريب السياق الأكبر. تجريفيا، أنشأنا اختبارا بناء على أربع مهام وضع العلامات ومجموعات البيانات الثلاثين. نأمل أن تكون ملاحظاتنا الأولية يمكن أن تعميق فهم التدريب السياق الأكبر والتنوير يعمل المزيد من المتابعة على استخدام المعلومات السياقية.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
