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物联网供应链中的风险

COVID-19的大流行加速了物联网设备的采用,随着复工和就业的需要,很多企业都采用了非接触式物联网设,例如销售点(POS)终端和体温摄像头,以确保业务运营的安全。Palo Alto Networks的研究表明,目前全球89%的IT行业从业者表示,其组织网络中的物联网设备数量在去年有所增加,其中有超过三分之一(35%)的人表示有显著增加。此外,国际数据公司(IDC)估计,到2025年,将有416亿台联网的物联网设备被投入使用。 但是,任何事都有两面性,这种趋势也增加了攻击面,这很可能会吸引更多针对物联网设备和物联网供应链的攻击和利用

  • 2021-04-25
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物联网安全威胁情报(2021年3月)

根据CNCERT监测数据,自2021年3月1日至31日,共监测到物联网(IoT)设备攻击行为6亿1682万次,捕获IoT恶意样本2738个,发现IoT恶意程序传播IP地址21万1085个、威胁资产(IP地址)155万余个,境内被攻击的设备地址达771万个

  • 2021-04-25
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AI落地决胜,云从快跑应战

AI不只是风口,更是通往未来道路上一个不可逆的趋势,这里面一定会诞生几家有技术壁垒、创造巨大商业价值与社会价值的大公司。 AI落地决胜,云从快跑应战

  • 2021-04-25
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AI窥人(二):彻底“AI化”怎么样?

随着智能时代的到来,越来越多的数字智能技术在我们的生活中得到应用,相应的我们人类的意图、喜好、和行为也正在全面的数据化。其结果就是我们的行为越来越容易被AI预测,同时能够帮助我们人类更好决策的AI算法也日渐成熟。从我们的消费偏好、兴趣习惯、再到社交择偶、职业规划,再到投资决策、政治观念等……

  • 2021-04-25
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AI企业活得还好吗?

AI企业也必须意识到,企业的运作不仅要有技术,更需要有效的经营方法。一个企业要成为产业巨头和红利享受者,必须花更多时间思考和探索,才是长久之计. 在AI发展的漫长过程中,无数AI企业从先驱变成先烈,活下来的正奋力穿越死亡谷。毫无疑问,每一家真心为AI行业做实事的企业都是值得尊敬的。

  • 2021-04-25
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基于区块链的园区能源互联网弱中心化电力交易机制

由于灵活性不足 、 安全性和隐私保障性不高 、 交易效率偏低等问题 ,我国传统电力交易机制已不能适应 当前能源互联网快速发展 、 可再生能源大比例接入的新形势 ,以及市场化电力交易高效 、 安全 、 点对点的发展 需求 。 为此 ,以园区能源互联网(park energy internet , PEI)为对象 ,明确电力交易主体及其角色 ,提出一种基 于区块链技术的 PEI 弱中心化电力交易机制 。 设计包含弱中心化管理机构 、 区块链层 、 智能合约等模块的电力 交易框架 ,分析交易主体资格准入条件 ,介绍交易协商 、 信息记录和交易执行等交易阶段的运作流程 ,以及针 对交易过程的隐私保障措施 。 该交易机制可实现大量电力交易信息和数据的经济 、 高效 、 安全处理 ,有利于促 进能源互联网的发展 。

  • 2021-04-25
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RFID射频识别技术在物联网中的应用研究综述

射频识别(RFID)是 Radio Frequency Identification 的缩写。 其原理为阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信,达到识别目标的目的。RFID 的应用非常广泛,典型应用有动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理 无线射频识别即射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID),是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的目的,其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。 [2] 无线射频识别技术通过无线电波不接触快速信息交换和存储技术,通过无线通信结合数据访问技术,然后连接数据库系统,加以实现非接触式的双向通信,从而达到了识别的目的,用于数据交换,串联起一个极其复杂的系统。在识别系统中,通过电磁波实现电子标签的读写与通信。根据通信距离,可分为近场和远场,为此读/写设备和电子标签之间的数据交换方式也对应地被分为负载调制和反向散射调制。 [2]

  • 2021-04-24
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人工智能的“虚假式繁荣”

技术是一个升级创新的过程,而不是通过“包装”渲染的“虚假”式繁荣。而回顾每一次的技术浪潮,从最初的Web时代,到移动、云计算时代,然后是现在的人工智能、区块链、物联网浪潮,也并不是每一步都走得正确,也是经过了反复的迭代和推陈出新。

  • 2021-04-24
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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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