2024年的新兴技术:物联网、网络安全和人工智能的行业变革
2024年,物联网系统将逐渐融入关键基础设施,并在网络安全、人工智能和其他新兴技术的推动下发生变革。
在这篇文章中,我将深入研究智能物联网系统中人工智能和机器学习(ML)的影响。随着边缘计算的兴起和区块链的集成,系统的安全性得到了增强。此外,超薄智能运输标签的引入以及SGP.32标准的应用也为物联网系统带来了新的发展机遇。最后,我们将探讨物联网在可持续发展中的新兴作用。通过对这些方面的深入研究,我们可以更好地理解智能物联网系统的变革。
更加关注物联网网络安全
到 2024 年,物联网设备将成为智慧城市等重要系统的一部分。同时,5G、eSIM、iSIM 和卫星连接等技术的广泛应用增加了网络安全措施的重要性。这些进步使物联网设备更加通用和高效,但也需要更加关注数据完整性和设备安全的保护。
为了满足这些需求,人们对部署高级加密和严格的安全协议越来越重视。这些措施确保物联网设备和中央系统之间传输的数据得到保护。此外,借助人工智能和机器学习的持续监控和实时威胁检测很可能成为标准做法,能够及时识别和响应潜在的安全漏洞,维护物联网网络的完整性和可靠性。
AI 和 ML 支持智能物联网系统
人工智能和机器学习正在革新物联网领域,通过实时分析海量数据,它们为物联网应用如预测性维护和能源管理增添了新的能力。这种协同作用与集中式物联网管理平台相结合,带来了前所未有的运营效率。
到 2024 年,人工智能和机器学习的融合将更加深入地应用于物联网基础设施中。通过将人工智能的分析能力与物联网的数据收集和监控功能结合起来,我们将建立一个更加智能、响应更灵敏的物联网生态系统。这样的系统将能够更高效地收集运营见解,从而实现更智能化的物联网系统。
边缘计算增强物联网性能
边缘计算是一种处理更接近数据源的数据的方法,对物联网的性能产生了彻底的改变。通过这种方法,延迟得到了显著的减少,这对于自动驾驶汽车、工业自动化以及增强现实等实时应用来说至关重要。这些进步在智慧城市、医疗保健、制造和零售业等领域尤为适用,它们可以促进即时数据分析并提高服务质量。
展望未来,人工智能与机器学习与边缘计算的结合将进一步增强,使边缘设备能够自主做出复杂的决策。同时,随着5G网络的普及,设备之间的通信将更加快速高效,从而加速数据处理的速度。此外,边缘计算在减少能源消耗和碳排放方面的作用将凸显出来,进一步推动培育更可持续的物联网生态系统。
物联网安全的区块链
随着物联网设备处理敏感数据的增加,区块链在物联网安全方面的作用日益突出。区块链的分散性能够增强数据的完整性,成为防范物联网网络安全威胁的重要组成部分。尤其是与人工智能(AI)和机器学习(ML)的集成,代表了构建弹性物联网基础设施的重要进展。
这种组合有望在2024年及以后形成一个更强大、更安全的物联网生态系统,尤其是随着物联网攻击面的扩大。在这种情况下,区块链确保整个网络数据交易的真实性和安全性的能力至关重要,为物联网安全不断变化的挑战提供了强大的解决方案。
超薄,低功耗智能航运标签
超薄、低功耗的智能运输标签将于2023年初首次亮相,我们自己的智能运输标签配备了印刷的环保电池,具有eSIM功能,并支持LTE-M、NB-IoT和2G网络上多达1000条消息。
到2024年,这类标签将变得更加多产,因为它们可以作为大型和小型物品的先进跟踪设备。它们能够实时监控位置、温度和包裹完整性,确保安全高效的运输。
由于其对各种物流需求的适应性,从跟踪小文件到大资产,这些智能标签不仅提高了供应链效率,而且符合可持续发展目标,代表了物联网驱动的资产管理的重大进步。
将SGP.32融入物联网生态系统
将于2024年将SGP.32标准集成到物联网生态系统中,预示着设备功能和应用效率的重大进步。通过提供卓越的地理定位服务,SGP.32对于需要高定位精度的用例(如精准农业)至关重要。
此外,SGP.32的整合在物联网设备中扩展esim的使用中起着关键作用。这对全球物联网部署特别有利,因为它简化了与不同地区设备管理相关的复杂性。eSIM技术中固有的远程配置和配置文件交换等功能有助于提高操作效率。
这种发展不仅仅是技术的飞跃,更是技术的飞跃。 它是更高效、全球互联、响应迅速的物联网生态系统的战略推动者。 集成 SGP.32 的影响将波及各个领域,为物联网应用的整体发展和有效性做出重大贡献。
物联网的可持续发展驱动力不断增强
最后,到 2024 年,物联网将继续在推动各个行业的可持续发展方面发挥关键作用。 先进、节能的传感器与人工智能相结合,通过实现精确的监控和控制正在彻底改变资源管理。 这种技术协同作用显着减少了浪费并优化了能源使用。
在制造业等行业,通过收紧全球法规,物联网的采用正在加速,这些法规要求采取更可持续的做法和更好的生态足迹。物联网技术不仅提高了运营效率,还促进了环境管理。智能系统在能源管理和减少废物等领域的实施证明了物联网在创造更可持续的未来方面的影响力越来越大。
随着世界应对环境挑战,物联网在可持续发展工作中的整合变得越来越重要,标志着技术和生态和谐相交的新时代。
以上是2024年的新兴技术:物联网、网络安全和人工智能的行业变革的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
