2018年物联网领域两大应用:区块链和机器学习

2021-03-01 20:00:22 阅读(46)

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区块和机学习始于2016,并将持续到2018年,更引入胜的概念证明有望出现。

根据进化,机器学习是人工智能(AI)的一个分支。人工智能的研究是从“推理”到“知识”,再到以“学习”为。有一个自然而清晰的脉络可循。机器学习是实现人工智能的一种方式,即通过机器学习的手段解决人工智能中的问题

有一些关于机器学习的有趣案例研究。比如具有流媒体视频功能的零售店显示器,可以利机器学习功能进行人脸识别和扫描某些行为,观察消费者在商店中的行走模式。这不仅可以带来主动的安全措施,还可以在不挖掘客户人数据的情况下执行任务,从而避免潜在的个人隐私问题。

区块链是另一个将在2018年爆发的主要应用,尤其是金融科技初创公司。支付和证券在区块链的应用几乎肯定会让重新思考如何使用它来记录金融交易

2017年,新的物联网安全漏洞层出不穷,这是工业界面临的一个严重问题。工业物联网(IIoT)设备使用寿命长,制造业的联网设备平均可以使用7~10年,所以工业公司总是尽将设备保持在最低的网络连接上。

在设备的使用寿命期间,保持设备的更新和安全是很重要的,但是许多设备不容易打补丁。随着制造业业务中更多互联互通的融合,工业世界的网络安全思维需要快速追赶,以免不安全设备保持在脆弱状态

目前场上的很多物联网设备实际上没有合适的安全策略,其安全协议密码方案过于薄弱,没有有效的方法来修复或安装操作系统更新。继2017年KRACK、Reaper等物联网攻击后,预计2018年将再次出现针对物联网设备的大规模僵尸网络攻击。

在工业领域解决这个问题的方法之一是在联网设备上下载并安装最新的更新。美参议院的物联网网络安全改进法案是朝着正确方向迈出的积极一步。

自驾可能还处于发展初期,但绝不是遥远未来的趋势,只有几年后才会成为主流。自驾的浪潮会带来新的思维方式。总之,传统的自己买车、自己开车的模式将成为过去。

未来,消费者将从供应商那里租用移动设备控制的汽车一段间,而不是直接拥有。使用汽车时,自驾汽车将前往袖手旁观的指定地点,消费者无需在两地之间移动时自行管理汽车。另一方面,出租车和公共交通将利用物联网提供更好的服务、更有效的线和更满意的用户体验。

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