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基于FIDO技术的物联网身份认证解决方案_李俊

物联网系统具备设备类型多样化、窄带宽、低时延、异构环境以及海量隐私信息等特点,传统身份认证方式已经不能满足物联网身份认证需求.轻量化设计的FIDO协议将认证手段和认证协议进行解耦合,使用公钥体制实现安全、便捷并且保护用户隐私的身份认证.通过对物联网复杂认证场景的分析,将FIDO服务器进行灵活按需部署,提出了基于FIDO技术的物联网身份认证解决方案,全面覆盖"云""网""边""端",实现了对于用户、设备和服务之间的交叉认证.对物联网设备的全生命周期管理以及设备密钥种类和关系进行分析,并对方案所具备的轻量化、去中心化和零信任理念等优势和特点进行了总结,为物联网身份认证提供了参考.

  • 2021-06-22
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人工智能技术对制造业就业的影响效应分析_——基于中国广东省制造企业用工总量与结构的调查

人工智能与制造业深度融合是推动制造业转型升级、实现高质量发展的关键,受替代效应和创造效应的共 同作用,人工智能对制造业就业的影响方向和程度存在不确定性。 针对广东省 270 家制造企业的分析结果显示, 人工智能应用对制造企业用工总量、结构、需求以及员工收入等都会产生明显影响,尤其是 AI 技术应用比例、应用 时间、是否制定计划、应用首要动机、生产性人员占比等是影响用工数量变化的主要因素,需要从产业政策、人才培 养和社会保障等方面提出保障建议。

  • 2021-06-22
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中国人工智能企业技术效率及其影响因素研究

本文基于中国人工智能上市公司的面板数据, 采用随机前沿分析方法构建超越对数生产 函数模型, 实证测度了中国人工智能企业技术效率及其影响因素。 研究发现: (1) 人工智能企业技术效 率保持了缓慢的增长态势, 技术效率水平还比较低下, 存在较大的增长空间; (2) 人工智能企业技术效 率的变动存在显著的差异, 但这种差距有进一步缩小的趋势; (3) 税收负担和获利能力不足对人工智能 企业技术效率起到了明显的抑制作用, 政府补贴对人工智能企业技术效率的作用效果尚不理想; (4) 资 本结构、 运营能力和企业规模均对提升人工智能企业技术效率产生了积极影响。 最后, 本文提出了促进中 国人工智能企业技术效率提升的政策建议。

  • 2021-06-22
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人工智能开发企业社会责任及其法律规制

迅速迭代的人工智能技术与滞后的法律规范之间的矛盾冲突导致人工智能开 发活动在制度层面产生巨大的规制窠臼。面对开发企业将道德和法律嵌入代码系统的过 程中充斥的背离数据保护原则、冲击个人尊严、破坏民主诚信、削弱社会公允等现实风 险,亟待从企业社会责任的内在逻辑入手,在借鉴相关国际经验的基础上,勾勒我国人 工智能开发企业社会责任法律规制的具体方案,推动智能产品和服务开发遵循造福人类 的可持续发展模式。

  • 2021-06-22
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物联网标识编码标准EPC产生与发展_田润

<正>自20世纪70年代开始在全球推广应用的以商品条码为核心的全球统一编码标识系统,现在已经深入到日常生活的每个角落。作为全球通用的商务语言(Business Language),截至2020年10月,全球已有100多个国家加入了国际物品编码组织GS1,并服务于150多个国家和地区,现已有超过250万家公司和企业加入了全球统一编码标识系统,上千万种商品利用条码作为标识参与商品流通。全球统一编码标识系统在世界范围内的使用提升了流通领域的信息化水平, 专辑: 信息科技

  • 2021-06-22
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人工智能时代的制度安排与法律规制

人工智能时代的制度安排与法律规制,通过法律促进是健康发展

  • 2021-06-22
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企业人工智能战略驱动因素研究 ——基于LASSO回归和CART算法的分析

随着人工智能技术的发展,越来越多的企业开始采用人工智能技术作为企业转型发展的 战略,然而现有研究尚未很好解释企业成功开展人工智能战略的驱动因素。基于资源基础理论,对 内外部环境中的分类变量进行 One-Hot 编码,将企业采用人工智能战略前后 CAGR 的差值作为 因变量,在对各变量进行最大最小归一化后构建了 LASSO 回归模型,通过 LASSO 模型筛选出 47 个具有显著影响因素的变量,再用被筛选出的 47 个变量构建 CART 算法的决策树,探索企业人工 智能战略的条件。研究发现,企业在销售净利率、市净率、是否为美元股票、每股现金流量净额、每 股净资产、存货周转率、管理费用占比、非流动负债占比、归属母公司的利润占总利润的比例以及总 市值等方面满足一定的条件,则更有可能成功开展人工智能战略。

  • 2021-06-22
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数据重用在企业导入人工智能技术中的价值及实现路径研究

研究数据重用在企业导入人工智能技术中的价值及实现路径。 [方法/ 过程]运用网络调查和案例分 析法梳理企业应用 AI 技术的领域、AI 支持大数据分析的业务内容,从战略地图角度分析数据重用在此过程中发挥作用的路径 并运用实际案例进行说明。 [结果/ 结论]企业可从数据集成角度理解数据重用发挥的价值:降低数据处理成本;提高决策支持 准确度;细分或关联众多大数据场景;从知识管理方面促进企业创新。

  • 2021-06-22
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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