


Teknologi baru muncul pada 2024: IoT, keselamatan siber dan industri mengubah kecerdasan buatan
Pada 2024, sistem IoT akan disepadukan secara beransur-ansur ke dalam infrastruktur kritikal dan menjalani perubahan yang didorong oleh keselamatan siber, kecerdasan buatan dan teknologi baru muncul yang lain.
Dalam artikel ini, saya akan menyelidiki kesan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (ML) dalam sistem IoT pintar. Dengan kebangkitan pengkomputeran tepi dan penyepaduan rantaian blok, keselamatan sistem telah dipertingkatkan. Selain itu, pengenalan label pengangkutan pintar ultra nipis dan penerapan standard SGP.32 juga telah membawa peluang pembangunan baharu kepada sistem IoT. Akhir sekali, kami meneroka peranan Internet Perkara yang muncul dalam pembangunan mampan. Melalui penyelidikan mendalam tentang aspek ini, kita dapat memahami dengan lebih baik transformasi sistem IoT pintar.
Beri perhatian lebih kepada keselamatan siber IoT
Menjelang 2024, peranti IoT akan menjadi sebahagian daripada sistem penting seperti bandar pintar. Pada masa yang sama, penggunaan meluas teknologi seperti 5G, eSIM, iSIM dan sambungan satelit telah meningkatkan kepentingan langkah keselamatan siber. Kemajuan ini menjadikan peranti IoT lebih serba boleh dan cekap, tetapi juga memerlukan perhatian yang lebih besar terhadap perlindungan integriti data dan keselamatan peranti.
Untuk memenuhi keperluan ini, terdapat penekanan yang semakin meningkat untuk menggunakan penyulitan lanjutan dan protokol keselamatan yang ketat. Langkah-langkah ini memastikan bahawa data yang dihantar antara peranti IoT dan sistem pusat dilindungi. Selain itu, pemantauan berterusan dan pengesanan ancaman masa nyata dengan bantuan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berkemungkinan menjadi amalan standard, membolehkan pengenalpastian dan tindak balas tepat pada masanya terhadap potensi kelemahan keselamatan dan mengekalkan integriti dan kebolehpercayaan rangkaian IoT.
AI dan ML membolehkan sistem IoT pintar
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin merevolusikan ruang IoT, menambah keupayaan baharu pada aplikasi IoT seperti penyelenggaraan ramalan dan pengurusan tenaga dengan menganalisis sejumlah besar data dalam masa nyata. Sinergi ini, digabungkan dengan platform pengurusan IoT terpusat, menghasilkan kecekapan operasi yang tidak pernah berlaku sebelum ini.
Menjelang 2024, penyepaduan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan diterapkan dengan lebih mendalam dalam infrastruktur IoT. Dengan menggabungkan kuasa analisis AI dengan keupayaan pengumpulan data dan pemantauan IoT, kami akan membina ekosistem IoT yang lebih pintar dan lebih responsif. Sistem sedemikian akan dapat mengumpulkan cerapan operasi dengan lebih cekap, membolehkan sistem IoT yang lebih pintar.
Pengkomputeran Tepi Meningkatkan Prestasi IoT
Pengkomputeran Tepi ialah kaedah memproses data lebih dekat dengan sumber, merevolusikan prestasi IoT. Dengan pendekatan ini, kependaman dikurangkan dengan ketara, yang penting untuk aplikasi masa nyata seperti kereta pandu sendiri, automasi industri dan realiti tambahan. Kemajuan ini amat relevan dalam bidang seperti bandar pintar, penjagaan kesihatan, pembuatan dan runcit, di mana ia boleh memudahkan analisis data segera dan meningkatkan kualiti perkhidmatan.
Melihat masa depan, gabungan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dengan pengkomputeran tepi akan dipertingkatkan lagi, membolehkan peranti tepi membuat keputusan yang kompleks secara autonomi. Pada masa yang sama, dengan pempopularan rangkaian 5G, komunikasi antara peranti akan menjadi lebih pantas dan cekap, sekali gus mempercepatkan pemprosesan data. Di samping itu, peranan pengkomputeran tepi dalam mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan karbon akan diserlahkan, seterusnya menggalakkan penanaman ekosistem IoT yang lebih mampan.
Blockchain untuk keselamatan IoT
Dengan peningkatan dalam bilangan data sensitif yang diproses oleh peranti IoT, peranan blockchain dalam keselamatan IoT telah menjadi semakin menonjol. Sifat terdesentralisasi blockchain boleh meningkatkan integriti data dan menjadi komponen penting dalam mencegah ancaman keselamatan rangkaian IoT. Penyepaduan dengan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), khususnya, mewakili kemajuan penting dalam membina infrastruktur IoT yang berdaya tahan.
Gabungan ini dijangka membentuk ekosistem IoT yang lebih kukuh dan selamat pada 2024 dan seterusnya, terutamanya apabila permukaan serangan IoT berkembang. Dalam konteks ini, keupayaan blockchain untuk memastikan ketulenan dan keselamatan urus niaga data merentas rangkaian adalah kritikal, memberikan penyelesaian yang berkuasa kepada cabaran keselamatan IoT yang sentiasa berubah.
Label penghantaran pintar ultra nipis, berkuasa rendah
Label penghantaran pintar ultra nipis dan berkuasa rendah akan muncul pada awal 2023, label penghantaran pintar kami sendiri menampilkan bateri mesra alam bercetak, didayakan eSIM dan LTE -didayakan -Sehingga 1000 mesej pada rangkaian M, NB-IoT dan 2G.
Menjelang 2024, jenis teg ini akan menjadi lebih prolifik kerana ia berfungsi sebagai peranti penjejakan lanjutan untuk item besar dan kecil. Mereka memantau lokasi, suhu dan integriti pakej dalam masa nyata untuk memastikan pengangkutan yang selamat dan cekap.
Disebabkan kebolehsesuaian mereka kepada pelbagai keperluan logistik, daripada menjejaki fail kecil kepada aset besar, label pintar ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan rantaian bekalan tetapi juga diselaraskan dengan matlamat kemampanan dan mewakili kemajuan besar dalam pengurusan aset dipacu IoT.
Mengintegrasikan SGP.32 ke dalam ekosistem IoT
Standard SGP.32 akan disepadukan ke dalam ekosistem IoT pada tahun 2024, menandakan kemajuan besar dalam fungsi peranti dan kecekapan aplikasi. Dengan menyediakan perkhidmatan geolokasi yang unggul, SGP.32 adalah penting untuk kes penggunaan yang memerlukan ketepatan kedudukan tinggi, seperti pertanian ketepatan.
Selain itu, penyepaduan SGP.32 memainkan peranan penting dalam mengembangkan penggunaan esim dalam peranti IoT. Ini amat bermanfaat untuk penggunaan IoT global kerana ia memudahkan kerumitan yang berkaitan dengan pengurusan peranti di rantau yang berbeza. Ciri seperti konfigurasi jauh dan pertukaran profil yang wujud dalam teknologi eSIM membantu meningkatkan kecekapan operasi.
Perkembangan ini bukan sekadar lonjakan teknologi; Ia adalah pemboleh strategik ekosistem IoT yang lebih cekap, berhubung secara global, responsif. Kesan penyepaduan SGP.32 akan dirasai dalam pelbagai bidang, memberikan sumbangan besar kepada keseluruhan pembangunan dan keberkesanan aplikasi IoT.
Pemacu kemampanan Internet of Things terus berkembang
Akhirnya, menjelang 2024, Internet of Things akan terus memainkan peranan penting dalam memacu pembangunan mampan merentas pelbagai industri. Sensor canggih dan cekap tenaga digabungkan dengan kecerdasan buatan merevolusikan pengurusan sumber dengan membolehkan pemantauan dan kawalan yang tepat. Sinergi teknologi ini mengurangkan pembaziran dengan ketara dan mengoptimumkan penggunaan tenaga.
Dalam industri seperti pembuatan, penggunaan IoT semakin pantas melalui pengetatan peraturan global yang memerlukan amalan yang lebih mampan dan jejak ekologi yang lebih baik. Teknologi IoT bukan sahaja meningkatkan kecekapan operasi tetapi juga menggalakkan pengurusan alam sekitar. Pelaksanaan sistem pintar dalam bidang seperti pengurusan tenaga dan pengurangan sisa adalah bukti impak IoT yang semakin meningkat dalam mewujudkan masa depan yang lebih mampan.
Ketika dunia bergelut dengan cabaran alam sekitar, penyepaduan IoT dalam usaha kemampanan menjadi semakin penting, menandakan era baharu di mana teknologi dan ekologi bersilang secara harmoni.
Atas ialah kandungan terperinci Teknologi baru muncul pada 2024: IoT, keselamatan siber dan industri mengubah kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
