前言
第1章 物联网的最优设计和数据适配
1.1 物联网的结构组成
1.2 物联网的设计方法
1.2.1 前端为非移动装置的设计方法
1.2.2 前端为移动装置的设计方法
1.3 物联网的设计难点
1.4 物联网的优化设计
1.5 物联网的数据适配技术
1.5.1 数据大小适配
1.5.2 数据搜索适配
1.5.3 终端界面适配
1.6 物联网的最优化设计和数据适配
1.6.1 用户数量不大且投资小的设计方法
1.6.2 利用现有手机和移动通信网络的设计方法
1.6.3 面向移动终端配置的物联网设计方法
第2章 物联网的前端（传感层）设计
2.1 移动终端
2.1.1 移动IP
2.1.2 移动微技
2.2 传感器在EIP上的整合
2.3 物联网前端的各种接口实验平台
2.4 物联网传感层的智能交换机
2.5 无线传感器网络
2.5.1 无线传感器网络结构和特点
2.5.2 无线传感器网络与互联网融合
2.5.3 无线传感器网络软、硬件的开发与设计
2.6 Android平台的硬件传感器
2.7 应用实例（物联网前端硬件设计）
第3章 物联网的中间层（数据层）处理技术
3.1 网络层端口数据传输特点
3.1.1 TCP／IP
3.1.2 网络层
3.1.3 6LoWPAN
3.2 数据层中的数据处理
3.2.1 物联网的数据特性
3.2.2 数据传输的难题
3.2.3 数据融合
3.3 数据清洗与过滤技术
3.4 中间件技术
3.5 Savant中间件
3.6 移动中间件技术
3.7 应用实例（基于物联网的传感器数据接口设计）
第4章 物联网的后端设计
4.1 后端WebService组件设计
4.1.1 WebService组件技术的特点
4.1.2 如何调用WebService
4.1.3 创建一个WebService组件
4.2 后端服务器托管与虚拟化
4.2.1 服务器托管
4.2.2 服务器虚拟化
4.3 分布式系统基础架构
4.4 云计算与虚拟化
4.5 FC／iSCSI存储技术
4.6 Web网关
4.7 应用实例（面向Web Service组件的GIS疫情监测系统）
第5章 移动装置的物联网设计
5.1 移动互联网的发展和特点
5.1.1 移动支付
5.1.2 移动定位
5.1.3 移动电子商务
5.1.4 移动办公
5.1.5 移动MOOC
5.1.6 移动终端多元化
5.1.7 移动互联网的特点
5.2 移动终端的硬件开发平台
5.2.1 基于IntelAtom处理器
5.2.2 基于ARM嵌入式系统
5.3 移动终端的软件开发环境
5.3.1 Android软件开发
5.3.2 AppStore软件开发
5.4 移动终端的数据库开发和数据适配
5.5 应用实例（手机识别在汽车服务管理系统的应用）
第6章 物联网轻量级常用软件设计
6.1 轻量级的数据交换模式
6.1.1 轻量级的数据交换模式JSON
6.1.2 轻量级的数据交换模式BSON
6.1.3 JSONP和延迟加载
6.1.4 轻量级的数据交换模式jQuery
6.1.5 轻量级的数据交换模式Avro
6.1.6 安全漏洞描述语言
6.2 NoSQL
6.3 轻量型的数据库SOLite
6.4 非关系数据库MongoDB
6.4.1 MongoDB的特点
6.4.2 MongoDB的功能
6.4.3 MongoDB的适用场合
6.4.4 MongoDB的安装与配置
6.4.5 MongoDB的数据操作
6.5 面向对象语言Pytlaon
6.6 应用实例（面向轻量级的移动终端数据采集系统）
第7章 Restful Web Service
7.1 Web Service和Restful Web Service
7.1.1 通信协议和统一接口
7.1.2 REST无状态性和命名方式
7.1.3 冗余信息和数据格式
7.1.4 索引方式和安全模型
7.1.5 耦合特性
7.2 RestfulWebService设计特点及风格
7.2.1 设计特点
7.2.2 设计风格
7.3 RestfulWebService设计方法
7.4 RestfulwebSen，ice开发实例
第8章 云计算平台
8.1 云计算的概念
8.2 移动终端与云计算
8.3 云计算技术的特点
8.3.1 云计算的数据特点
8.3.2 云计算提供的服务
8.4 云计算与大数据
8.5 云计算的服务形式和优势
8.5.1 软件即服务
8.5.2 平台即服务
8.5.3 基础设施服务
8.5.4 云计算服务的优势
8.6 移动云计算
8.6.1 移动云计算的特点
8.6.2 移动云计算的开发
8.7 云计算的硬件实现
8.8 应用实例（如何选择一个云计算平台）
第9章 数据挖掘与智能搜索
9.1 数据挖掘的常用算法
9.1.1 PageRank算法
9.1.2 关联规则Apriori算法
9.1.3 分布式数据挖掘
9.1.4 集成学习算法
9.2 语义搜索与语义网
9.2.1 本体论
9.2.2 RDF
9.2.3 语义网的实现
9.2.4 本体与语义Web体系
9.2.5 本体构建的基本方式
9.2.6 语义web的体系结构
9.2.7 语义标注与服务匹配组合
9.3 移动搜索
9.3.1 语言搜索
9.3.2 谷歌搜索
9.3.3 百度搜索
9.3.4 移动搜索与桌面搜索的区别
9.4 应用实例（基于语义搜索的语音交互系统设计）
第10章 智能化移动终端的物联网设计
10.1 生物识别原理与应用领域
10.2 语音识别原理
10.2.1 动态时间规整
10.2.2 隐马尔可夫法
10.2.3 矢量量化
10.2.4 神经网络的方法
10.3 语音识别SALTWeb应用开发
10.4 语音识别、触控和自动一体化（谷歌眼镜）
10.5 脑电波和脑图像识别
10.6 生物识别相关芯片介绍
10.7 应用实例（专用芯片的嵌入式视频服务器）
参考文献
