2024年的新興技術:物聯網、網路安全與人工智慧的產業變革
2024年,物聯網系統將逐漸融入關鍵基礎設施,並在網路安全、人工智慧和其他新興技術的推動下發生變革。
在這篇文章中,我將深入研究智慧物聯網系統中人工智慧和機器學習(ML)的影響。隨著邊緣運算的興起和區塊鏈的集成,系統的安全性得到了增強。此外,超薄智慧運輸標籤的引進以及SGP.32標準的應用也為物聯網系統帶來了新的發展機會。最後,我們將探討物聯網在永續發展中的新興角色。透過對這些方面的深入研究,我們可以更好地理解智慧物聯網系統的變革。
更重視物聯網網路安全
到 2024 年,物聯網設備將成為智慧城市等重要係統的一部分。同時,5G、eSIM、iSIM 和衛星連接等技術的廣泛應用增加了網路安全措施的重要性。這些進步使物聯網設備更加通用和高效,但也需要更加關注資料完整性和設備安全的保護。
為了滿足這些需求,人們對部署進階加密和嚴格的安全協定越來越重視。這些措施確保物聯網設備和中央系統之間傳輸的資料受到保護。此外,借助人工智慧和機器學習的持續監控和即時威脅偵測很可能成為標準做法,能夠及時識別和回應潛在的安全漏洞,維護物聯網網路的完整性和可靠性。
AI 和ML 支援智慧物聯網系統
人工智慧和機器學習正在革新物聯網領域,透過即時分析大量數據,它們為物聯網應用如預測性維護和能源管理增添了新的能力。這種協同作用與集中式物聯網管理平台結合,帶來了前所未有的營運效率。
到 2024 年,人工智慧和機器學習的融合將更深入地應用於物聯網基礎架構中。透過將人工智慧的分析能力與物聯網的數據收集和監控功能結合起來,我們將建立一個更聰明、更能響應靈敏的物聯網生態系統。這樣的系統將能夠更有效率地收集營運見解,從而實現更智慧化的物聯網系統。
邊緣運算增強物聯網效能
邊緣運算是一種處理更接近資料來源的資料的方法,對物聯網的效能產生了徹底的改變。透過這種方法,延遲得到了顯著的減少,這對於自動駕駛汽車、工業自動化以及擴增實境等即時應用至關重要。這些進步在智慧城市、醫療保健、製造和零售業等領域尤其適用,它們可以促進即時數據分析並提高服務品質。
展望未來,人工智慧與機器學習與邊緣運算的結合將進一步增強,使邊緣設備能夠自主做出複雜的決策。同時,隨著5G網路的普及,設備之間的通訊將更加快速且有效率,加速資料處理的速度。此外,邊緣運算在減少能源消耗和碳排放方面的作用將凸顯出來,進一步推動培育更永續的物聯網生態系統。
物聯網安全的區塊鏈
隨著物聯網設備處理敏感資料的增加,區塊鏈在物聯網安全方面的作用日益突出。區塊鏈的分散性能夠增強資料的完整性,成為防範物聯網網路安全威脅的重要組成部分。尤其是與人工智慧(AI)和機器學習(ML)的集成,代表了建立彈性物聯網基礎設施的重要進展。
這種組合預計在2024年及以後形成一個更強大、更安全的物聯網生態系統,尤其是隨著物聯網攻擊面的擴大。在這種情況下,區塊鏈確保整個網路資料交易的真實性和安全性的能力至關重要,為物聯網安全不斷變化的挑戰提供了強大的解決方案。
超薄,低功耗智慧航運標籤
超薄、低功耗的智慧運輸標籤將於2023年初首次亮相,我們自己的智慧運輸標籤配備了印刷的環保電池,具有eSIM功能,並支援LTE-M、NB-IoT和2G網路上多達1000條訊息。
到2024年,這類標籤將變得更加多產,因為它們可以作為大型和小型物品的先進追蹤設備。它們能夠即時監控位置、溫度和包裹完整性,確保安全且有效率的運輸。
由於其對各種物流需求的適應性,從追蹤小文件到大資產,這些智慧標籤不僅提高了供應鏈效率,而且符合永續發展目標,代表了物聯網驅動的資產管理的重大進步。
將SGP.32融入物聯網生態系統
將於2024年將SGP.32標準整合到物聯網生態系統中,預示著設備功能和應用效率的重大進展。透過提供卓越的地理定位服務,SGP.32對於需要高定位精度的用例(如精準農業)至關重要。
此外,SGP.32的整合在物聯網設備中擴展esim的使用中起著關鍵作用。這對全球物聯網部署特別有利,因為它簡化了與不同地區設備管理相關的複雜性。 eSIM技術中固有的遠端配置和設定檔交換等功能有助於提高操作效率。
這種發展不僅是技術的飛躍,更是科技的飛躍。它是更有效率、全球互聯、反應迅速的物聯網生態系統的策略推動者。整合 SGP.32 的影響將波及各領域,為物聯網應用的整體發展和有效性做出重大貢獻。
物聯網的永續發展驅動力不斷增強
最後,到 2024 年,物聯網將繼續在推動各行業的永續發展方面發揮關鍵作用。先進、節能的感測器與人工智慧相結合,透過實現精確的監控和控制正在徹底改變資源管理。這種技術協同作用顯著減少了浪費並優化了能源使用。
在製造業等產業,透過收緊全球法規,物聯網的採用正在加速,這些法規要求採取更永續的做法和更好的生態足跡。物聯網技術不僅提高了營運效率,也促進了環境管理。智慧系統在能源管理和減少廢物等領域的實施證明了物聯網在創造更永續的未來方面的影響力越來越大。
隨著世界應對環境挑戰,物聯網在永續發展工作中的整合變得越來越重要,標誌著技術和生態和諧相交的新時代。
以上是2024年的新興技術:物聯網、網路安全與人工智慧的產業變革的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在
