2、IoT数据流：概念与模型解析

IoT数据流：概念与模型解析

1. 相关人物介绍

在深入探讨物联网数据流之前，先了解两位在该领域有重要贡献的人物：
- Patrick Schneider ：拥有德国曼海姆应用科学大学（DHBW Mannheim）的商业信息学理学学士学位，以及加泰罗尼亚理工大学（UPC）巴塞罗那信息学院的信息学研究创新 - 数据科学理学硕士学位。他是加泰罗尼亚开放大学的附属教学人员，其研究兴趣包括但不限于数据科学，专注于机器学习在现实世界的应用，特别是物联网、大数据架构、流程优化和流程挖掘等领域，并且他还经常参与国际会议的程序委员会工作。
- Fatos Xhafa ：拥有计算机科学博士学位，是西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚理工大学（UPC）的全职教授。他曾在多所大学担任过终身教授和访问教授职位，如英国萨里大学（2019/2020）、英国伦敦大学伯克贝克学院（2009/2010），还曾在美国费城德雷塞尔大学担任研究助理（2004/2005），并于2016 - 2019年在中国湖北工业大学担任杰出客座教授。他在同行评审的国际期刊、会议/研讨会、书籍章节、编辑书籍和会议记录等方面发表了大量文章，H指数达到55。他还获得了西班牙科学与教育部、IEEE会议的教学和研究奖励以及最佳论文奖。他在编辑服务方面也有丰富经验，是多个期刊和书籍系列的创始人兼主编，研究兴趣涵盖物联网和云到物的连续计算、海量数据处理和集体智能、优化、安全和可信计算以及机器学习等领域。

2. 大数据背景下的物联网流

数据流式分析的核心作用是从原始数据输入中识别和提取有意义的模式，从而获取更高级别的洞察力，用于事件检测、复杂事件处理、推理和决策。