2024년의 신기술: 산업을 변화시키는 IoT, 사이버 보안 및 인공 지능
2024년 IoT 시스템은 점차 중요 인프라에 통합되고 사이버 보안, 인공 지능 및 기타 신기술에 의해 변화를 겪게 될 것입니다.
이 글에서는 스마트 IoT 시스템에서 인공지능과 머신러닝(ML)이 미치는 영향을 살펴보겠습니다. 엣지 컴퓨팅의 등장과 블록체인의 통합으로 시스템의 보안이 강화되었습니다. 또한, 초박형 스마트 교통 라벨 도입과 SGP.32 표준 적용으로 IoT 시스템에 새로운 개발 기회도 가져왔습니다. 마지막으로, 우리는 지속 가능한 개발에서 사물 인터넷의 새로운 역할을 탐구합니다. 이러한 측면에 대한 심층적인 연구를 통해 우리는 스마트 IoT 시스템의 변화를 더 잘 이해할 수 있습니다.
IoT 사이버 보안에 더 많은 관심을 가져보세요
2024년에는 IoT 장치가 스마트 시티와 같은 중요한 시스템의 일부가 될 것입니다. 동시에 5G, eSIM, iSIM 및 위성 연결과 같은 기술의 광범위한 채택으로 인해 사이버 보안 조치의 중요성이 높아졌습니다. 이러한 발전으로 인해 IoT 장치는 더욱 다양하고 효율적이게 되었지만 데이터 무결성 및 장치 보안 보호에 더 많은 주의를 기울여야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 고급 암호화 및 엄격한 보안 프로토콜을 배포하는 것이 점점 더 강조되고 있습니다. 이러한 조치를 통해 IoT 장치와 중앙 시스템 간에 전송되는 데이터가 보호됩니다. 또한, 인공지능과 머신러닝을 활용한 지속적인 모니터링과 실시간 위협 탐지가 표준 관행으로 자리잡아 잠재적인 보안 취약점을 적시에 식별하고 대응하며 IoT 네트워크의 무결성과 신뢰성을 유지할 수 있을 것입니다.
AI와 ML은 스마트 IoT 시스템을 가능하게 합니다.
인공 지능과 기계 학습은 IoT 공간에 혁명을 일으키고 있으며, 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여 예측 유지 관리 및 에너지 관리와 같은 IoT 애플리케이션에 새로운 기능을 추가하고 있습니다. 중앙 집중식 IoT 관리 플랫폼과 결합된 이러한 시너지 효과는 전례 없는 운영 효율성을 가져옵니다.
2024년에는 인공지능과 머신러닝의 통합이 IoT 인프라에 더욱 깊이 적용될 것입니다. AI의 분석력과 IoT의 데이터 수집 및 모니터링 기능을 결합하여 보다 스마트하고 반응성이 뛰어난 IoT 생태계를 구축하겠습니다. 이러한 시스템은 운영 통찰력을 보다 효율적으로 수집하여 보다 스마트한 IoT 시스템을 구현할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 IoT 성능을 향상합니다
엣지 컴퓨팅은 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 IoT 성능을 혁신하는 방법입니다. 이 접근 방식을 사용하면 대기 시간이 크게 줄어들며 이는 자율 주행 자동차, 산업 자동화, 증강 현실과 같은 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다. 이러한 발전은 특히 즉각적인 데이터 분석을 촉진하고 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 스마트 시티, 의료, 제조, 소매 등의 영역과 관련이 있습니다.
미래에는 인공 지능과 머신 러닝과 엣지 컴퓨팅의 결합이 더욱 향상되어 엣지 장치가 복잡한 결정을 자율적으로 내릴 수 있게 될 것입니다. 동시에 5G 네트워크의 대중화로 인해 기기 간 통신이 더 빠르고 효율적이게 되어 데이터 처리 속도가 빨라질 것입니다. 또한, 에너지 소비와 탄소 배출을 줄이는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 역할이 부각되어 보다 지속 가능한 IoT 생태계 조성을 더욱 촉진할 것입니다.
IoT 보안을 위한 블록체인
IoT 기기에서 처리하는 민감한 데이터의 수가 증가함에 따라 IoT 보안에서 블록체인의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 블록체인의 분산된 특성은 데이터 무결성을 향상시키고 IoT 네트워크 보안 위협을 예방하는 데 중요한 구성 요소가 될 수 있습니다. 특히 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과의 통합은 탄력적인 IoT 인프라 구축에 있어 중요한 진전을 나타냅니다.
이 조합은 특히 IoT 공격 표면이 확대됨에 따라 2024년 이후에는 더욱 강력하고 안전한 IoT 생태계를 형성할 것으로 예상됩니다. 이러한 맥락에서 네트워크 전반에 걸쳐 데이터 거래의 신뢰성과 보안을 보장하는 블록체인의 능력은 매우 중요하며 끊임없이 변화하는 IoT 보안 문제에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.
초박형, 저전력 스마트 배송 라벨
초박형, 저전력 스마트 배송 라벨은 2023년 초에 선보일 예정입니다. 당사의 자체 스마트 배송 라벨은 인쇄된 친환경 배터리를 특징으로 하며 eSIM을 지원하며 LTE입니다. -활성화 -M, NB-IoT 및 2G 네트워크에서 최대 1000개의 메시지.
2024년까지 이러한 유형의 태그는 크고 작은 품목 모두에 대한 고급 추적 장치 역할을 하므로 더욱 다양해질 것입니다. 안전하고 효율적인 운송을 보장하기 위해 위치, 온도 및 패키지 무결성을 실시간으로 모니터링합니다.
소형 파일 추적부터 대형 자산까지 다양한 물류 요구 사항에 대한 적응성으로 인해 이러한 스마트 라벨은 공급망 효율성을 높일 뿐만 아니라 지속 가능성 목표에 부합하며 IoT 기반 자산 관리의 주요 발전을 나타냅니다.
SGP.32를 IoT 생태계에 통합
SGP.32 표준은 2024년에 IoT 생태계에 통합되어 장치 기능과 애플리케이션 효율성이 크게 향상될 예정입니다. 탁월한 위치 정보 서비스를 제공하는 SGP.32는 정밀 농업과 같이 높은 위치 정확도가 필요한 사용 사례에 매우 중요합니다.
또한 SGP.32의 통합은 IoT 장치에서 esim의 사용을 확대하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 다양한 지역의 장치 관리와 관련된 복잡성을 단순화하므로 글로벌 IoT 배포에 특히 유용합니다. eSIM 기술에 내재된 원격 구성 및 프로필 교환과 같은 기능은 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
이러한 발전은 단순한 기술적 도약이 아닙니다. 이는 보다 효율적이고 전 세계적으로 연결되며 반응성이 뛰어난 IoT 생태계를 전략적으로 가능하게 하는 요소입니다. SGP.32 통합의 영향은 다양한 분야에서 느낄 수 있으며 IoT 애플리케이션의 전반적인 개발 및 효율성에 크게 기여할 것입니다.
IoT의 지속 가능성 동인은 계속해서 성장하고 있습니다.
마지막으로 2024년까지 IoT는 계속해서 산업 전반의 지속 가능성을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 인공 지능과 결합된 에너지 효율적인 고급 센서는 정밀한 모니터링 및 제어를 가능하게 하여 자원 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 기술적 시너지 효과는 폐기물을 크게 줄이고 에너지 사용을 최적화합니다.
제조와 같은 산업에서는 보다 지속 가능한 관행과 더 나은 생태 발자국을 요구하는 글로벌 규제가 강화되면서 IoT 도입이 가속화되고 있습니다. IoT 기술은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 환경 관리도 촉진합니다. 에너지 관리, 폐기물 감소 등의 분야에서 스마트 시스템을 구현하는 것은 보다 지속 가능한 미래를 만드는 데 있어 IoT의 영향력이 커지고 있다는 증거입니다.
세계가 환경 문제로 고군분투함에 따라 지속 가능성 노력에 IoT를 통합하는 것이 점점 더 중요해지고 있으며 기술과 생태가 조화롭게 교차하는 새로운 시대를 맞이하고 있습니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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