-
旧设备，新危险：不受支持的物联网技术的风险 过时的设备通常很容易成为攻击者的目标，特别是如果它们存在可被利用的漏洞，并且由于它们的生命周期结束而没有可用的补丁。 攻击过时或易受攻击的设备是一个问题，但为什么会有人试图攻击已停产的设备或运行不支持软件的设备呢?为了获得控制权?监视别人?答案是多方面的。 生命的终结即将来临——对你的设备来说 当一个设备变得过时的时候，可能是因为它太慢了，所有者买了一个新的，或者与它的现代替代品相比，它缺乏功能，制造商将注意力转移到新型号上，并将旧型号指定为生命周期结束(EOL)。 在此阶段，制造商停止营销、销售或提供产品的部件、服务或软件更新。这可能意味着很多事情，但从我们的角度来看，这意味着设备安全性不再得到适当维护，使最终用户容易受到攻击。 在支持结束后，网络罪犯可以开始占上风。相机、电话会议系统、路由器和智能锁等设备的操作系统或固件一旦过时，就不会再接收安全更新，从而为黑客攻击或其他滥用行为敞开大门。 据估计，全球有大约170亿台物联网设备（从门禁摄像头到智能电视），而且这个数字还在不断增加。假设其中只有三分之一在五年内过时。这意味着超过56亿台设备可能容易受到攻击——虽然不是马上，但随着支持枯竭，这种可能性会增加。 很多时候，这些易受攻击的设备最终会成为僵尸网络的一部分——在黑客的指挥下，设备网络变成了僵尸，听从他们的命令。 一个人的垃圾是另一个人的宝藏 僵尸网络利用过时且易受攻击的物联网设备的一个很好的例子是Mozi。这个僵尸网络因每年劫持数十万台互联网连接设备而臭名昭著。一旦受到攻击，这些设备就会被用于各种恶意活动，包括数据盗窃和传递恶意软件负载。僵尸网络非常顽固，能够快速扩张，但它在2023年被摧毁。 利用物联网摄像机等设备中的漏洞，攻击者可以将其用作监视工具，监视您和您的家人。一旦发现IP地址，远程攻击者就可以接管易受攻击的联网摄像机，而无需事先访问摄像机或知道其登录凭据。易受攻击的EOL物联网设备名单还在继续，制造商通常不会采取行动修补此类易受攻击的设备；事实上，当制造商倒闭时，这是不可能的。 为什么有人会使用制造商认为不受支持的过时设备？无论是缺乏意识还是不愿意购买最新产品，原因可能很多，而且可以理解。然而，这并不意味着这些设备应该继续使用——尤其是当它们停止接收安全更新时。 或者，为什么不给它们一个新的用途呢？ 旧设备，新用途 由于我们身边有大量的物联网设备，出现了一种新趋势：将旧设备重新用于新用途。例如，将旧iPad变成智能家居控制器，或将旧手机用作数码相框或汽车GPS。可能性很多，但仍应牢记安全性——这些电子设备由于其易受攻击的性质，不应连接到互联网。 另一方面，从安全角度来看，将旧设备扔掉也不是一个好主意。除了不让有毒物质弄乱垃圾填埋场的环境角度外，旧设备还可能包含其使用期间收集的大量机密信息。 同样，不受支持的设备也可能最终成为僵尸网络（由攻击者控制并用于邪恶目的的受感染设备网络）中的僵尸。这些僵尸设备通常最终被用于分布式拒绝服务(DDoS)攻击，以报复性方式使某人的网络或网站超载，或用于其他目的，例如转移对另一次攻击的注意力。 僵尸网络可以造成很大的破坏，很多时候需要一个联盟（通常由多个警察部队与网络安全机构和供应商合作组成）来摧毁或破坏僵尸网络，例如Emotet僵尸网络的情况。然而，僵尸网络非常有弹性，它们可能会在破坏后重新出现，从而引发进一步的事件。 智能世界、智能罪犯和僵尸 关于智能设备如何为骗子利用毫无戒心的用户和企业提供更多途径，还有很多话可以说，关于数据安全和隐私的讨论是值得的。 然而，从所有这些中可以得出的结论是，你应该始终保持设备更新，如果无法做到这一点，请尝试安全地处理它们（擦除旧数据），在安全处理后用新设备替换它们，或者为它们找到新的、连接性更低的用途。 过时的设备很容易成为攻击目标，因此通过断开它们与互联网的连接或停止使用它们，你可以感到安全，不会受到任何网络危害。 -
更好的连接，实现更智能的交通 在交通运输行业，一堆技术将不再奏效。你不能简单地以特别的方式添加箱子和服务，并期望在他们需要的时候把你的货物和人员送到他们需要的地方。将交通子系统与实时通信连接起来的整体方法是智能交通和未来的基础。 以更快的速度、更低的成本和更低的风险运送更多的人和货物是当今面临的诸多挑战之一。在全球健康危机之前，人们更多的是为了商务和娱乐而旅行，货物运输也在增加。当疫情来袭时，运输运营商不得不几乎在一夜之间调整他们的运营，以利用他们可用的任何数字技术。 如果你想继续做生意，非接触式支付、虚拟售货亭和自动化操作很快成为做生意的“事实”方式。任何可以减少或消除对人类互动或干预的需求的技术优势都被考虑在内。 随着疫情从几周持续到几个月，并进入第二年，提供长期有效的数字解决方案的压力只增不减，这些解决方案不仅仅是对危机的快速反应。疫情凸显了运输行业向更智能环境转变的必要性，现在世界大部分地区已恢复正常运转，这种转变仍在继续。 连通性创造机遇 从本质上讲，每个运输运营商都需要高效、顺畅地通过他们的系统运送人员和货物，这意味着他们必须同样高效、顺畅地连接系统中的数据。挑战在于，虽然大多数运输运营商拥有来自路线、资产管理、通信、安全、视频流、乘客和业务应用程序的大量数据，但这些数据被隔离在不同的子系统中。 如果子系统不互连，就无法实时跨部门或跨组织角色共享信息。也许更重要的是，错失了利用所有数据来确保货物和乘客安全流动的机会。 试想一下，例如，如果电动门无法打开，需要发生什么情况。需要将情况通知维护人员，以便尽快开始调查和维修。需要规划替代路线、资产部署和乘客管理。需要通知旅客延误、改道或取消的情况。一线员工需要访问所有最新信息以解答乘客的疑问。未互连的子系统会造成延误、不确定性和不安全性，并可能对情况产生巨大的负面影响。这在澳大利亚这样一个幅员辽阔的国家尤其严重，因为该国严重依赖长途运输和互连运输服务。 但是，相连的子系统可以执行预先确定的协议，确保维修及时进行，并让乘客了解每个阶段的进展情况。此外，还有其他机会可以利用数据实现更智能的交通环境，包括： 优化路线规划和资产管理：子系统之间共享实时数据可确保交通运营平稳、按时进行，并最大限度地减少浪费。结合和分析来自 Wi-Fi 和票务子系统的数据可以突出显示需求水平变化的趋势，使运营商能够优化燃料、能源或人力资源。基础设施投资还可以与预期的交通流量保持一致，以优化预算。 改善乘客和客户体验：通过访问来自多个系统的实时信息，运营商可以提供有关车辆和货物移动的实时更新，警告即将发生的天气情况，并帮助高效规划人员和货物的端到端旅程。众所周知，澳大利亚的一些航空公司不再享有过去享有的崇高声誉，如果这些航空公司能够顺利合作改善客户体验，所有这些因素都可以对业务产生积极影响。 数据货币化：运营的整体统计视图可以揭示增加收入的新机会。例如，交通模式数据可以提供洞察力，根据乘客和客户的预期位置为他们提供附近产品和服务的折扣。 实现更智能的交通需要连接所有子系统的单一连接基础。虽然无线连接是最高效、最经济、最环保的连接方式，但选择最适合每个位置、系统和应用程序的连接选项也很重要。此外，还必须考虑现有的有线连接基础设施，例如光纤和以太网。利用现有基础设施可简化部署，确保您获得之前投资的最大回报。不要忘记管理——跨有线和无线环境的统一管理系统可无缝查看所有系统和子系统。 建立连接基础后，您需要考虑实现智能运营所需的技术，例如： 虚拟化和自动化，以简化基础设施、减少对硬件的需求并最大限度地减少维护要求 云技术，以实现更智能的自动化并提高可持续性 人工智能和机器学习，实现富有洞察力的明智决策 融合技术，将运营和 IT 系统及子系统整合在一起，以简化基础设施并最大限度地减少对环境的影响 数据匿名化，以确保数据隐私得到保障 迈向更智能的交通 知识就是力量，交通子系统连接得越紧密，运营就越智能、越强大。当所有系统互连时，实时信息流可以提供有关问题、延误和危险的早期预警，并为每个人提供更好的结果。乘客和货物的安全可以得到更好的保护。 -
如何利用计算机视觉进行物体检测？ 如何利用计算机视觉进行物体检测？ 物体检测是计算机视觉中的一项关键任务，其使机器能够感知和定位图像或视频中的物体。这项技术已嵌入到广泛的应用中，包括自动驾驶汽车、人脸识别系统、零售分析任务和野生动物监测。这个过程分若干个步骤完成，同时使用专用算法。本文深入探讨了物体检测的基础知识、常用算法以及物体检测的分步指南。 什么是物体检测？ 物体检测是计算机视觉中用于图像分类的通用术语。虽然分类会为图像分配一个标签，但物体检测会确定图像中的多个对象，并且通常会以边界框的形式显示其位置。这增加了复杂性，物体检测成为实际应用中更强大的工具。 物体检测中的概念 a.边界框：这指的是在图像中检测到的物体周围绘制的矩形框。每个框将包含一个标签，例如狗或汽车，然后是一个置信度分数，显示算法对该物体的正确识别有多确定。 b.交并比(IoU)：这是应用于物体检测的度量，用于根据物体证明检测器的准确性。这会将真实值与预测的边界框进行比较。这计算预测和真实边界框之间的重叠面积与并集面积的比率。 c.置信度分数：这是概率分数，表示模型对特定边界框作为感兴趣对象一部分的反应自信程度。分数越高，判定越好。 d.非最大抑制（NMS）：NMS是一种抑制重叠严重的冗余边界框的方法，同时丢弃除最可能的情况之外的所有其他可能性。 流行的物体检测算法 在最流行的算法中，可以列举卷积神经网络（CNN）的使用。CNN在图像分类任务中表现出色，后来也扩展到处理物体检测问题。CNN经过训练可以对图像中的物体进行分类和定位。R-CNN和FastR-CNN是目前应用最广泛的物体检测算法。 1.单次检测（SSD） SSD是一种基于深度学习的标准现代物体检测方法。其通过神经网络一次性检测物体，预测物体的边界框，同时预测类别概率。高速性能使其能够实时或近实时地应用于自动驾驶汽车和机器人应用。 2.基于区域的卷积神经网络（R-CNN） R-CNN是一种早期的基于深度学习的方法，为现代物体检测问题奠定了基础。首先，其使用选择性搜索算法生成区域提案，然后使用CNN提取每个提案的特征。这些特征被进一步分类和细化，以提供最终的物体检测。虽然有效，但R-CNN隐藏了沉重的计算负担，每个提案都需要经过CNN多次，因此与SSD相比耗时过多。 3.YOLO 另一种流行的基于深度学习的物体检测技术是YOLO。YOLO技术以惊人的速度和准确性而闻名。YOLO采用不同的方法，将图像分成网格，然后预测每个网格单元的边界框和类别概率。通过这种方式，YOLO在神经网络的一次前向传递中做出预测，使其速度极快，因此适合实时应用。 4.FasterR-CNN FasterR-CNN扩展了R-CNN的方法，提出了一个与后续物体检测网络共享特征的区域提议网络(RPN)。这使得FasterR-CNN比R-CNN更快，同时具有很高的准确性。 具体而言，最近开发的基于深度学习的方法，例如单次多框检测器和更快的R-CNN，已经成为流行的方法，因为它们能够自动学习感兴趣的特征，从而在各种应用中实现最先进的检测性能。 物体检测的未来 未来几年，物体检测将不断进步、复杂化、准确度和速度。基于目前正在开发的新技术和改进技术，甚至可以期待在具有挑战性和复杂条件下实时运行的物体检测系统的出现。 随着物体检测技术的不断进步，我们可以大胆地推测，在不久的将来，其可以在机器人、医疗、交通等领域发挥更大的作用。最后，计算机视觉中物体检测的未来令人兴奋且前景光明。 总结 物体检测是计算机视觉的先锋，因为其首次使机器能够以无与伦比的精度感知和理解周围环境。从在熙熙攘攘的街道上行驶的自动驾驶汽车到加强安全的面部检测系统，物体检测的应用多种多样且引人注目。本文探讨了一些基本概念、流行算法和未来方向，这些构成了强调物体检测是一个重要而复杂的主题的基础。在这方面，随着技术的进步，物体检测变得越来越复杂。机器人、医疗保健和交通等庞大领域都处于创新的门槛上。物体检测确实有着光明的未来，包括更多智能视觉系统的集成，这些系统将成为人类生活的一部分。 常见问题解答： 1、计算机视觉中的物体检测是什么？ 答：物体检测是一种计算机视觉技术，可识别和定位图像或视频中的对象。其超越了图像分类，可检测多个对象，并使用边界框提供其位置。 2、物体检测与图像分类有何不同？ 答：图像分类会为整幅图像分配一个标签，以识别特定对象的存在。而物体检测会识别图像中的多个对象并提供其位置，通常以边界框的形式显示。 3、物体检测中的边界框是什么？ 答：边界框是在图像中检测到的物体周围绘制的矩形框。其包括标识物体的标签，例如“汽车”或“狗”，和表示模型预测确定性的置信度分数。 4、物体检测中的交并比(IoU)是什么？ 答：IoU是通过比较预测边界框和真实边界框之间的重叠来评估对象检测器准确率的指标。其计算为两个边界框的交集面积与并集面积之比。 5、有哪些流行的物体检测算法？ 答：流行的物体检测算法包括单次检测(SSD)、基于区域的卷积神经网络(R-CNN)、YOLO和FasterR-CNN。这些算法的速度、准确性和复杂度各不相同。 -
如何利用计算机视觉进行物体检测？ 如何利用计算机视觉进行物体检测？ 物体检测是计算机视觉中的一项关键任务，其使机器能够感知和定位图像或视频中的物体。这项技术已嵌入到广泛的应用中，包括自动驾驶汽车、人脸识别系统、零售分析任务和野生动物监测。这个过程分若干个步骤完成，同时使用专用算法。本文深入探讨了物体检测的基础知识、常用算法以及物体检测的分步指南。 什么是物体检测？ 物体检测是计算机视觉中用于图像分类的通用术语。虽然分类会为图像分配一个标签，但物体检测会确定图像中的多个对象，并且通常会以边界框的形式显示其位置。这增加了复杂性，物体检测成为实际应用中更强大的工具。 物体检测中的概念 a.边界框：这指的是在图像中检测到的物体周围绘制的矩形框。每个框将包含一个标签，例如狗或汽车，然后是一个置信度分数，显示算法对该物体的正确识别有多确定。 b.交并比(IoU)：这是应用于物体检测的度量，用于根据物体证明检测器的准确性。这会将真实值与预测的边界框进行比较。这计算预测和真实边界框之间的重叠面积与并集面积的比率。 c.置信度分数：这是概率分数，表示模型对特定边界框作为感兴趣对象一部分的反应自信程度。分数越高，判定越好。 d.非最大抑制（NMS）：NMS是一种抑制重叠严重的冗余边界框的方法，同时丢弃除最可能的情况之外的所有其他可能性。 流行的物体检测算法 在最流行的算法中，可以列举卷积神经网络（CNN）的使用。CNN在图像分类任务中表现出色，后来也扩展到处理物体检测问题。CNN经过训练可以对图像中的物体进行分类和定位。R-CNN和FastR-CNN是目前应用最广泛的物体检测算法。 1.单次检测（SSD） SSD是一种基于深度学习的标准现代物体检测方法。其通过神经网络一次性检测物体，预测物体的边界框，同时预测类别概率。高速性能使其能够实时或近实时地应用于自动驾驶汽车和机器人应用。 2.基于区域的卷积神经网络（R-CNN） R-CNN是一种早期的基于深度学习的方法，为现代物体检测问题奠定了基础。首先，其使用选择性搜索算法生成区域提案，然后使用CNN提取每个提案的特征。这些特征被进一步分类和细化，以提供最终的物体检测。虽然有效，但R-CNN隐藏了沉重的计算负担，每个提案都需要经过CNN多次，因此与SSD相比耗时过多。 3.YOLO 另一种流行的基于深度学习的物体检测技术是YOLO。YOLO技术以惊人的速度和准确性而闻名。YOLO采用不同的方法，将图像分成网格，然后预测每个网格单元的边界框和类别概率。通过这种方式，YOLO在神经网络的一次前向传递中做出预测，使其速度极快，因此适合实时应用。 4.FasterR-CNN FasterR-CNN扩展了R-CNN的方法，提出了一个与后续物体检测网络共享特征的区域提议网络(RPN)。这使得FasterR-CNN比R-CNN更快，同时具有很高的准确性。 具体而言，最近开发的基于深度学习的方法，例如单次多框检测器和更快的R-CNN，已经成为流行的方法，因为它们能够自动学习感兴趣的特征，从而在各种应用中实现最先进的检测性能。 物体检测的未来 未来几年，物体检测将不断进步、复杂化、准确度和速度。基于目前正在开发的新技术和改进技术，甚至可以期待在具有挑战性和复杂条件下实时运行的物体检测系统的出现。 随着物体检测技术的不断进步，我们可以大胆地推测，在不久的将来，其可以在机器人、医疗、交通等领域发挥更大的作用。最后，计算机视觉中物体检测的未来令人兴奋且前景光明。 总结 物体检测是计算机视觉的先锋，因为其首次使机器能够以无与伦比的精度感知和理解周围环境。从在熙熙攘攘的街道上行驶的自动驾驶汽车到加强安全的面部检测系统，物体检测的应用多种多样且引人注目。本文探讨了一些基本概念、流行算法和未来方向，这些构成了强调物体检测是一个重要而复杂的主题的基础。在这方面，随着技术的进步，物体检测变得越来越复杂。机器人、医疗保健和交通等庞大领域都处于创新的门槛上。物体检测确实有着光明的未来，包括更多智能视觉系统的集成，这些系统将成为人类生活的一部分。 常见问题解答： 1、计算机视觉中的物体检测是什么？ 答：物体检测是一种计算机视觉技术，可识别和定位图像或视频中的对象。其超越了图像分类，可检测多个对象，并使用边界框提供其位置。 2、物体检测与图像分类有何不同？ 答：图像分类会为整幅图像分配一个标签，以识别特定对象的存在。而物体检测会识别图像中的多个对象并提供其位置，通常以边界框的形式显示。 3、物体检测中的边界框是什么？ 答：边界框是在图像中检测到的物体周围绘制的矩形框。其包括标识物体的标签，例如“汽车”或“狗”，和表示模型预测确定性的置信度分数。 4、物体检测中的交并比(IoU)是什么？ 答：IoU是通过比较预测边界框和真实边界框之间的重叠来评估对象检测器准确率的指标。其计算为两个边界框的交集面积与并集面积之比。 5、有哪些流行的物体检测算法？ 答：流行的物体检测算法包括单次检测(SSD)、基于区域的卷积神经网络(R-CNN)、YOLO和FasterR-CNN。这些算法的速度、准确性和复杂度各不相同。
-
数据增强：提高计算机视觉模型性能的关键技术 数据增强：提高计算机视觉模型性能的关键技术 随着技术的兴起，计算机视觉已成为数字可视化领域的优先事项。计算机视觉是人工智能(AI)的一个分支，其训练计算机和系统识别和理解来自数字照片、视频和其他视觉输入的有意义的信息。当它检测到缺陷或问题时，可以建议或采取行动。它通过使用机器学习和神经网络来实现这一点。本文讨论了数据增强及其在计算机视觉中的作用、实现方式，及其对计算机视觉模型性能的影响。 什么是数据增强？ 数据增强是对现有数据应用不同的转换，以人为地增加训练数据集大小的实践。在机器学习中，更具体地说在计算机视觉中，通过数据增强来提高模型泛化能力是非常常见的。 为什么要做数据增强？ a.增强数据集：数据增强是一种有效的方法，可以使用从可用数据中获取的新实例来增加训练数据集的大小。这可以潜在地提高模型性能。 b.正则化：数据增强为数据集提供了更多变化，这可能通过正则化模型来帮助过度拟合。 c.改进泛化：模型能够接触到更多分散的数据，从而具有更好的泛化能力。 常见的数据增强技术 a.图像旋转：通过将图像旋转任意角度，可以使模型不受物体方向的影响，例如，为识别猫而创建的模型应该能够识别猫，而不管图像如何旋转。 b.翻转：水平和垂直翻转图像是让训练数据更加多样化的简单而有效的方法。当感兴趣的对象是对称的时，如人脸或车辆，水平翻转图像尤其有用。 c.图像缩放：调整图像大小，以生成同一图像的不同版本，但比例不同。使用这种特定技术，模型将能够识别不同距离或不同大小的物体，从而使模型适应现实生活。 d.裁剪：随机裁剪图像部分可以引入帧中物体位置的变化。这鼓励模型关注物体的不同部分，并提高其在不同环境中检测物体的能力。 e.色彩抖动：可以改变图像的亮度、对比度、饱和度和色调来模拟不同的照明条件。这最适合用于户外景观等条件，因为白天的照明可能会发生巨大变化。 f.高斯噪声：向图像中注入随机噪声将使模型更加稳健，这样噪声数据就可以包含低质量图像或带有一些伪影的图像。由于图像质量不可预测，因此它可以应用于实时应用。 g.仿射变换：仿射变换的任何变化，如剪切和平移，都会给图像添加某种形式的几何失真。结合后者的变换，模型可以学习推断变形物体甚至部分遮挡物体的能力。 h.裁剪：裁剪是指对输入图像随机进行矩形遮罩的做法。这使得模型能够专注于图像其余部分的背景，因此不会过分依赖图像的任何一个部分。 i.混合：这是一种将两幅图像混合形成新的合成图像，并按比例混合其标签的技术。这提供了一种在数据中添加更多变化的方法，有助于提高模型的泛化能力。 高级数据增强技术 尽管传统的数据增强技术已被证明在转化学习中是有效的，但该研究领域的最新进展提供了更为复杂的方法来提高模型性能。 a.生成对抗网络：生成模型类中的基本深度学习模型是生成对抗网络或GAN。网络训练的目的是生成与输入数据相关的新图像，以便可以添加额外的样本来训练模型。在数据很少的情况下，这种实现至关重要。 b.神经风格迁移：这是一种将一张图片的风格应用到另一张图片内容的技术。一方面，可以通过创建原始图像的风格化版本来进行数据增强；另一方面，这可以帮助模型学习识别不同风格的数据集的不同多样性。 c.AutoAugment：这是一种在数据集上自动发现最佳增强策略的强化学习技术。AutoAugment可以找到最佳的策略增强技术组合，因此无需手动调整超参数，即可显著提高模型的性能。 d.CutMix：这是一种高级增强方法，在两个训练图像之间剪切和粘贴随机块。它形成包含来自许多图像的混合信息的新图像，同时启动模型以通过模型学习更复杂和不同的模式。 数据增强的挑战和局限性 虽然数据增强具有许多优点，但并非没有挑战。需要考虑的关键因素之一是需要应用哪种增强技术。过多或不相关的增强可能会导致模型性能不佳，因为模型无法从过度失真和不自然的数据中很好地学习。谨慎选择适合数据集特征和考虑任务的增强非常重要。 另一个问题是数据增强的计算成本。在训练过程中实施即时增强会增加训练所需的时间和资源。但是，应该通过使用高效的数据管道和利用GPU等硬件加速器来缓解这一问题。 最后但同样重要的是，数据增强并不能取代优质数据；它可能会提高一个数据集的多样性。但是，它无法转换质量差或有缺陷的数据，例如错误标记的数据。因此，在使用增强之前，需要事先清理和标记初始数据集。 总结 数据增强是计算机视觉领域的一项强大技术，可通过重新调整训练数据的多样性来提高性能并推广模型。数据增强使模型能够从简单的转换技术，如旋转和翻转，学习到复杂的技术，如GAN和AutoAugment。 由于数据增强具有诸多好处，因此谨慎使用数据增强并选择最适合任务特定要求的技术也非常重要。过度使用或使用不当也可能导致模型性能下降。总体而言，数据增强不是万能药，因为它不能替代高质量和标记良好的数据。如果使用得当，数据增强是提高计算机视觉模型的稳健性、准确性和通用性的关键因素之一，也是这一领域进步的关键。 常见问题解答： 1、计算机视觉中的数据增强是什么？ 答：数据增强涉及对图像应用各种变换，以人为地增加训练数据集的大小和多样性，从而提高模型性能。 2、数据增强如何提高模型性能？ 答：通过将模型暴露于更广泛的数据变化，数据增强有助于模型更好地泛化并降低过度拟合的风险。 3、有哪些常见的数据增强技术？ 答：常见的技术包括图像旋转、翻转、缩放、裁剪、色彩抖动、添加高斯噪声和仿射变换。 4、有哪些高级的数据增强方法？ 答：先进的方法包括生成对抗网络(GAN)、神经风格迁移、AutoAugment和CutMix，它们提供了更复杂的方法来增强训练数据。 5、数据增强是否存在任何挑战？ 答：挑战包括选择合适的增强技术、管理计算成本，以及确保增强不会降低训练数据的质量。 -
学习生成式人工智能的7个挑战 学习生成式人工智能的7个挑战 生成式人工智能已经成为一种变革力量，推动着机器所能达到的极限。 从文本和图像生成到创建逼真的模拟，生成式人工智能已经在各个领域展示了其潜力。 随着对该领域熟练专业人员的需求持续激增，掌握生成式人工智能的旅程被证明是一项艰巨的任务，其复杂性需要细致入微的理解。本文探讨了个人冒险进入生成式人工智能领域所面临的多方面挑战，揭示了使这条学习路径既令人兴奋又艰巨的复杂性。从错综复杂的模型架构到道德考虑，再到不断追赶快速发展的技术，学习生成式人工智能的挑战，与其寻求变革的应用一样多样化。 1、技术复杂性 生成人工智能通常涉及复杂的算法,如生成性对抗网络(GAN)或变分自动编码器(VAE)。对于没有强大的机器学习背景的学习者来说，理解数学基础和实现是一个挑战。 训练生成模型可能需要计算。获得高性能计算机资源，可能对计算能力有限的个人或小型组织造成障碍。 2、数据要求 生成模型在大型和多样化的数据集上茁壮成长。获取、编制和管理这类数据集可能是一项重大挑战,特别是对于数据可用性有限的特殊领域或专门领域而言。 生成式人工智能的理论基础涉及抽象概念，如潜在空间和流形学习。掌握这些抽象概念对学习者来说是具有挑战性的，需要在线性代数、概率论和高等数学方面有坚实的基础。 3、偏见和道德考虑 生成式人工智能模型可能会无意中延续训练数据中存在的偏见。了解和解决这些道德问题对于负责任的人工智能开发至关重要。学习设计减轻偏见和确保公平的模型是一个持续的挑战。 生成式人工智能是一个快速发展的领域，新技术和新进展层出不穷。掌握最新的研究论文、框架和最佳实践，对学习者来说是一个持续的挑战。 4、具有动态变化的跨学科领域 生成式人工智能需要来自多个学科的知识,包括计算机科学、数学和特定领域的专门知识。对于需要跨学科导航的学习者来说，整合这些不同领域的知识可能会使人望而生畏。 生成模型通常被认为是"黑匣子"模型,这意味着其内部工作可能难以解释。开发解释和解释这些模型决策的技术，是人工智能社区的一个持续挑战。 5、现实世界情景中的实际实施 在现实世界中,从理论理解到实际实施的过渡可能具有挑战性。建立基于生成模型的可扩展、高效和可靠的系统，需要实践经验和解决问题的技能。 6、可能无法普遍获得资源 获得高质量的教育资源、教程和生成式人工智能的指导可能不是普遍可用的。弥合这一差距，以确保学习材料的可访问性，是使生成人工智能教育具有包容性的挑战。 7、全球合作学习 参与一个由学习者和实践者组成的支持性社区，对于掌握生成式人工智能至关重要。促进合作和知识共享，是教育工作者和学习者的一个持续挑战。 应对这些挑战需要结合教育资源、社区支持，以及对道德和负责任的人工智能发展的承诺。随着该领域的不断发展,克服这些障碍将有助于为学习生成式人工智能创造一个更容易获得和包容的环境。 -
如何利用人工智能增强建筑物的能源可视性 在美国，建筑物使用的能源中约有三分之一被浪费，每年浪费 1500 亿美元。考虑到这一点，设施管理人员希望确定每一项可用资产，以帮助控制这一成本，众所周知，现在人工智能 (AI) 已成为希望提高能源效率的领导者的有力工具。加上净零建筑计划，人工智能的进步为设施管理的变革时代奠定了基础。 优化能源消耗有助于减少对环境的影响，并应对建筑行业占全球能源消耗的 30% 的惊人水平。人工智能可帮助管理人员做出更好、更明智、更具预测性的决策，从而促进实现建筑环境中的各种目标。利用人工智能的设施经理见证了节能、运营效率和总体成本降低方面的切实好处。 国际能源署的一项研究发现，人工智能技术可以节省相当于年度现场建筑能源成本 10% 以上的成本。另一项针对瑞典斯德哥尔摩 624 所学校建筑的研究发现，人工智能的实施有助于减少 4% 的供暖能源、15% 的用电量、205 吨的二氧化碳排放量和 23% 的居住者投诉。人工智能显然通过边缘自动化和控制提供了一条通往更高效率和可持续性的道路，为建筑运营商提供了管理能源浪费和同时为居住者提供服务的关键。 2024 年，当谈到有效利用人工智能来提高建筑物的能源效率并解决缺乏可见性的问题时，人工智能将成为值得信赖的顾问的关键工具。人工智能现在正在简化解决方案，以帮助优化设施管理人员的时间并增强其为客户和值得信赖的顾问解决问题的能力。 数字化的必要性 提高能源效率的主要障碍之一是不知道从哪里开始制定实现净零建筑的正确路线图。脱碳的三个步骤——战略化、数字化和脱碳——是组织整体能源效率和脱碳计划的重要方面。数字化本身是提高建筑物能源效率的关键。如果没有足够的数字化，先进技术的变革性优势可能会被错过。 通过使用技术来收集、分析和呈现数据，新的见解可以带来更明智和优化的决策。例如，在前面提到的瑞典研究中，人工智能技术每天评估大约一百万个数据点，从而大幅节省热量和电力。这种数据使用可以使系统或流程中以前隐藏或难以察觉的方面变得可见。数字化使设施管理人员能够确保将技术无缝集成到数字化系统中，以实现有效的监控和控制。如果没有数字化，就很难采取三个关键的脱碳步骤：制定脱碳路线图、跟踪隐含碳以及测量和监测能源和碳。 在制定脱碳路线图的初始步骤中，制定建筑物所需的工具和数字解决方案有助于确定碳排放基线，利用技术评估基线与组织目标之间的差距，并为路线图提供信息。 数字化是第二步，可以在任何设施的建设和运营阶段进行。对于任何建筑项目，将建筑信息模型(BIM)集成到数字化系统中，可以细致地跟踪嵌入的碳，为可持续建筑实践提供至关重要的见解。设施管理者可以利用先进的数字化和去碳化技术解决方案，例如具有嵌入式碳功能的6D BIM平台。这些工具能够计算建筑构件的成本和内含碳，允许详细分析和报告项目的总碳排放量和单个元素的贡献。通过将BIM与嵌入式碳核算相结合，设施经理可以积极参与早期设计讨论，评估材料选择，并评估长期能源影响，以有效支持可持续建筑实践。 最后，在第三步中，脱碳通常会监督数字资产的执行情况，以提高能源效率，并开始实现设施管理人员现在必须精确监控能源使用情况和碳排放的能力。集中能源供应和公用事业数据、了解一次能源使用情况以及实施基于云的分析是通过数字化实现的关键组成部分，使设施管理人员能够做出数据驱动的决策，从而促进有效的脱碳。对于许多现代设施主管来说，脱碳的最后阶段将包括建筑资产的电气化以与绿色电网互动、与 Auto-Grid 等公用事业合作伙伴达成产消合一协议以及现场可再生能源部署，包括可以提供脱碳和关键建筑弹性的微电网。 三步方法——战略化、数字化、脱碳——是一种行之有效的策略，可以帮助设施管理人员将净零碳建筑的愿望转化为实现该目标的切实行动。 部署富有洞察力的传感器 提高能源效率的一个关键障碍在于缺乏做出明智决策和获得具有成本效益的投入所需的工具。利用人工智能需要部署富有洞察力的传感器和监控系统。这些先进技术可以实时洞察能源消耗的细微??差别，使设施管理人员能够识别效率低下的领域并制定有针对性的改进策略。通过捕获有关照明、暖通空调系统、占用率和其他能源相关元素的数据，人工智能驱动的传感器使设施管理人员能够做出超越传统能源管理实践的明智决策。 此外，人工智能还可以通过简化工作流程和增强解决问题的能力，极大地造福为客户提供服务的可信赖顾问。人工智能算法可以分析部署在建筑外围的强大传感器收集的大量数据，为顾问提供可操作的见解，使他们能够优化时间并更有效地满足客户需求。 通过预测分析进行主动能源优化 人工智能算法可以通过分析历史数据和识别模式来预测未来的能源消耗趋势。这使设施管理人员可以采取措施主动优化使用。这种预测能力可防止能源浪费并确保建筑物更有可能达到峰值效率水平。 人工智能在建筑管理中的重要性不仅限于节能；它还包括创建智能、响应迅速的环境。人工智能算法可以从居住者的行为中学习，调整照明、温度和其他环境因素，以符合偏好和使用模式。这不仅可以提高居住者的舒适度，还可以通过避免空闲期间不必要的消耗来节省更多能源。Insight Sensor 等产品可以收集温度、湿度和声级等参数的信息，并可以准确确定占用率并快速调整。有了它，连接到这些传感器的人工智能预测分析算法现在可以在两分钟内将房间的温度重置为空置占用水平，而不必等待以前可能需要长达 15 分钟的运动检测器。 由于该行业受到退休和熟练劳动力短缺的影响，预测分析还可以实现更高效、更有效的运营，增强劳动力在设施管理中的关键作用。虽然人工智能对于脱碳至关重要，但它也将在解决熟练劳动力的供应链危机中发挥关键作用，为设施管理技能差距提供独特的解决方案。 对于人手不足的设施团队，数字优先服务方法可以提供帮助，通过数字工具和数据连接远程和现场技术人员，以有效解决问题并满足服务要求。这种方法增强了前线信心并确保了有影响力的结果。例如，在 2023 年，我们使用 EcoStruxure Building Advisor 任务与我们的团队进行协调，直接促进了高效的建筑运营，并减少了相当于减少约 2,200 辆汽车上路的碳排放。 人工智能在设施管理中的未来 最终，建筑领域的人工智能革命提供了大量可操作的信息。人工智能和分析即将被广泛采用，标志着将人工智能融入建筑环境结构的重要里程碑。许多人对人工智能在各个行业采用速度的快慢持谨慎态度，但对于设施经理及其值得信赖的顾问而言，这是一套至关重要且强大的工具，可帮助他们的建筑迈向下一代可持续发展。 人工智能的变革潜力巨大。通过部署先进的传感器、采用预测分析和建立值得信赖的合作伙伴关系，商业房地产行业可以充分发挥人工智能的潜力，以减少建筑环境对环境的影响。在我们走向全面采用可持续建筑实践的道路上，利用人工智能的力量就像一盏明灯，指引我们走向更环保、更高效的未来。 作者：Tyler Haak ，施耐德电气可持续发展与服务副总裁。 -
制造业中的自动化系统：机器人的作用 制造业中的自动化系统：机器人的作用 自动化是利用控制系统和信息技术来减少制造业对人力的需求的过程。因此,机器人是制造业中用于提高生产国、质量和竞争力水平的自动化系统的一部分。本文对制造业自动化系统进行了深入的阐述。 1.重复性任务：机器人执行重复性任务，这些任务可能是单调的，并且容易出现错误，但机器人的熟练程度极高。通过这种方式，人类工作者将有更多的时间从事复杂和战略性的工作。 2.危险环境：机器人也可以在危险环境中使用，比如有毒化学品或非常高/低的温度，从而使人类工作者免受可能的伤害。 3.精度和准确性：机器人以高精度和准确性执行任务，从而始终如一地生产高质量的产品。 4.提高生产力：自动化系统由机器人驱动，可大大提高生产力，缩短交货时间，提高整体效率。 5.灵活性：现代的电脑更加灵活，可以为各种任务重新编程。其基础是灵活性和对不断变化的生产需求的快速反应。 制造中使用的机器人类型 在制造业中有几种常见的机器人,每一种都在其应用领域: 1.工业机器人：这些是迄今为止制造业中最常见的机器人类型,主要用于焊接和装配等可重复的流程,以及其他与材料处理有关的流程。 2.协作机器人：核心机器人的设计是为了安全地与人类工作者一起工作,分担任务,并在复杂的过程中进行合作。 3.自主移动机器人：作为移动机器人,在制造设施内的多个地方都有应用,以便在不受人为干扰的情况下,将材料从一个点移动到另一个点,并自行导航和驱动。 4.专业机器人：根据行业和需要,可能有专门的机器人用于油漆、包装,甚至检查。 机器人在制造业的好处 将机器人技术集成到制造过程中会带来各种形式的好处。包括但不限于: 1.改进质量：对于机器人,随着人为错误的消除,产品质量可以变得一致,从而在与制造有关的流程中保持精确性。 2.提高效率：包括机器人在内的自动化系统可以简化程序，减少浪费，从而提高生产力。 3.节约成本：虽然机器人技术的初始投资非常高,但减少劳动力成本和提高效率带来的最终收益转化为可观的成本节约。 4.提高安全性：机器人可以执行与危险生产环境有关的任务,因此其为人类工作者提供保护。 5.竞争优势：在采用自动化和机器人技术的过程中,制造商获得了基于更高质量的产品、更快的交付时间和更低成本的竞争优势。 挑战和考虑 尽管好处多多,但在机器人制造业的集成过程中也面临一些挑战。通常，机器人技术的初始投资会非常高,因为其需要大量的资金来进行最初的投资。此外,机器人可能会取代一些工作岗位,并引发一些与就业和经济影响相关的问题。最后,机器人系统必须定期维护，以保持其良好状态和运行平稳。集成和编程,机器人在当前制造流程中的集成并非易事，其需要非常专业的技能和专门知识。 机器人在制造业的未来 随着技术的不断进步和采用率的提高，机器人在制造业中的未来似乎是光明的。随着机器人继续变得更智能、更清晰、更实惠，其有望更智能地重塑制造业的格局。 换言之,机器人技术可以成为提高制造业效率、质量和竞争力的强大力量。在仔细权衡挑战和利益之后，正确认识机器人的作用,就会对自动化的实施系统做出适当的决定，以满足特定的需求和目标。 常见问题解答： 1、机器人在制造业中的主要作用是什么? 答：机器人技术在任务的自动化中发挥着非常重要的作用,其可能是重复性的,从而提高了效率和质量。其应用于焊接、装配、材料处理和检验等若干个领域。 2、机器人在制造业中的一些好处是什么? 答：与机器人相关的一些好处是提高生产率、质量、降低成本、安全性和灵活性。 3、在制造业中使用机器人有哪些挑战? 答：这些将是将要面临的问题:投资成本、就业转移问题、升级和维护，以及集成问题。 4、制造机器人的类型是什么? 答：类似的类型包括工业机器人、协作机器人、自主移动机器人和专业机器人。 5、工业机器人和协作机器人的区别是什么? 答：工业机器人被设计成一系列的重复工作,通常在封闭的笼子环境中执行。而协作机器人可以在人类员工中安全地运行,并且可以在多个应用中使用。 -
数据中心合规性入门指南 目前还没有专门针对数据中心的合规标准。但这并不意味着数据中心在合规方面没有任何作用。相反，企业设计、运营和审计其数据中心的方式对于满足其面临的各种合规性要求(例如HIPAA、PCIDSS和GDPR)的能力至关重要。 请继续阅读数据中心合规指南，包括数据中心在合规策略中的位置，以及数据中心运营商和客户需要做什么来确保数据中心合规。 数据中心和合规性：概述 数据中心并不总是合规性讨论的焦点，因为主要的合规性框架都没有包含针对数据中心的具体规则，这并不奇怪，因为合规性标准通常不关注特定技术或技术领域。相反，它们旨在建立组织必须遵循的指导方针和最佳实践，无论他们使用哪种技术。 也就是说，任何使用数据中心并遵守合规标准的组织，都必须确保其数据中心的运营符合合规要求。如果数据中心不合规，那么通常就无法合规。 例如，欧盟旨在保护个人数据的《GDPR》包含规定企业何时以及如何将数据传输到欧盟以外的规则。这意味着，运营多个数据中心（一些在欧盟境内，另一些在欧盟境外）的企业必须管理个人数据在其各个数据中心之间流动的方式。 确保数据中心合规性的策略 确保数据中心支持而不是阻碍合规策略可能具有挑战性，因为合规规则通常不包含与数据中心相关的特定要求。 因此，确定如何将合规标准应用于数据中心可能很困难。没有简单的清单可以让企业遵循以确保其数据中心符合其需要满足的任何合规规则。 然而，企业和数据中心运营商可以采取一些措施来支持数据中心合规性。以下是主要措施。 1.遵守自愿合规框架 存在多个合规框架，这些框架的规则不需要任何组织遵守，但可以帮助为网络安全和数据隐私建立健康的基础。此类自愿合规框架的主要示例包括SOC2和ISO27001。 选择遵守这些或类似的自愿框架并不能保证数据中心也符合HIPAA或GDPR等监管框架。但自愿合规提供了一个机会来建立最佳实践并识别可能引发违反非自愿合规要求的安全漏洞。 2.进行自愿审计 同样，进行自愿审计是识别数据中心运营中可能导致合规性问题的漏洞的好方法。 数据中心运营商可以使用自己的内部审计团队进行审计，也可以将审计外包给外部审计提供商。（在某些情况下，需要进行外部审计来证明您符合合规性标准，但也可能允许进行内部审计，具体取决于寻求的合规性认证。） 3.记录资产和流程 您与审计人员和监管机构分享的信息越多，就越容易证明您的数据中心符合相关标准。从看似平凡的信息（如数据中心电缆标签）到更高风险的数据（如网络安全事件响应操作），跟踪您在数据中心内拥有的一切和所做的一切。 4.考虑外包数据中心运营 如果企业难以确保其数据中心合规，外包数据中心运营可能是明智的选择。外包允许将合规责任交给第三方。当然，请确保需要满足的任何合规标准都考虑到与所雇用的数据中心外包企业达成的协议中。 5.考虑云 当所有其他方法都失败时，将工作负载迁移到公共云可以简化合规性。虽然公共云提供商无法保证您的工作负载的所有方面都符合要求，但他们确实承担了与保护物理基础设施相关的合规性责任。 当然，迁移到云会带来一系列权衡，其中包括减少对基础设施的控制等挑战。但对于在私有数据中心难以遵守法规的企业来说，云可能是明智的选择。 结论：使数据中心成为合规的基石 对于大多数企业来说，数据中心只是合规运营的一个组成部分。但鉴于数据中心在托管工作负载方面发挥的基础作用，它们往往是至关重要的组成部分。因此，依赖数据中心的企业采取主动措施来满足合规要求是明智之举，例如自愿接受审计，或者在某些情况下将数据中心运营外包给更熟悉数据中心合规要求的企业。 -
如何让HVAC系统变得更智能？ 暖通空调在任何建筑物中都至关重要，但它的性能往往达不到应有的效果。供暖和制冷通常是最大的能源消耗来源，导致高成本和碳足迹。尽管该问题有许多潜在的解决方案，但智能暖通空调是最有前途的解决方案之一。 定期维护和周到的隔热等步骤对于优化暖通空调效率至关重要。然而，许多人可能已经尝试过传统方法，但仍然难以使建筑物的电力使用达到应有的水平。在这种情况下，智能技术可能就是答案。 什么是智能暖通空调系统？ 智能暖通空调是一个广泛的类别，涵盖了物联网 (IoT) 和人工智能(AI) 等技术在暖通空调系统中的集成。虽然具体细节可能有所不同，但所有这些创新都通过自动化、数据分析和无线连接提供了有价值的改进。 许多家庭已经小规模使用这些技术。例如智能恒温器是最受欢迎的例子，仅 2024 年，其出货量就超过 2.3 亿个。然而，更大、更复杂的系统也是有可能的，并且这些系统会产生更重要的结果。 更广泛的建筑自动化项目可能会在整个通风系统中部署智能恒温器、物联网连接的锅炉和一系列传感器。所有单独的端点都可以连接，以便每个端点都可以响应对方的实时数据。然后，自动化控制解决方案将根据此信息调整 HVAC 操作。 智能暖通空调以各种形式使建筑管理变得比以往更容易。更重要的是，它还通过一些关键优势实现了更高的效率标准。 智能 HVAC 的主要效率驱动因素是其对实时数据做出反应的能力。物联网恒温器和类似的楼宇自动化系统根据实际情况而不是遵循时间表来控制供暖。因此，它们可以保持最佳的温度、湿度和气流，而不会浪费任何电力。 基于时间表的替代方案通常运行时间超过必要时间，从而导致浪费。或者，它们可能闲置时间过长，导致它们在打开以补偿显着的温度差距时更加努力地工作。即使使用环境传感器的系统也有类似的缺点，如果它们只按照计划测量条件而不是实时分析它们。 通过根据需要尽快进行细微调整，基于物联网的 HVAC 使用尽可能少的电力。这种精度只有通过实时数据分析才能实现，因此传统替代方案无法与之竞争。 优化维护 智能 HVAC 的数据分析超出了建筑物的内部条件。人工智能模型还可以检测设备性能的细微变化，表明是否需要维修。然后，他们可以提醒技术人员在问题引起更大问题之前解决问题，这种做法称为预测性维护。 预测性护理通常被描述为一种省钱的方法，但它也具有效率优势。通过尽早进行维修，它可以确保暖通空调系统尽可能长时间地保持最佳状态，防止因年久失修而导致效率低下。 以空气压缩机过滤为例。过滤器堵塞会导致压力下降，迫使压缩机更加努力地完成基本操作。过滤器附近的智能传感器可以在堆积物导致可检测到的气压下降时立即向技术人员发出警告，从而防止这种情况发生。从技术上讲，手动检查也可以做到同样的效果，但人工智能可以在人类注意到这些变化之前识别出这些变化，从而扩大其好处。 详细见解 此外，还可以使用智能 HVAC 设备来实现更广泛的效率提高。随着时间的推移，这些技术将生成大量有关 HVAC 系统运行的数据。人工智能可以分析这些信息，以突出显示尚未解决的低效问题或可以提高建筑效率的变化的趋势。 像这样的持续审查实质上提供了持续的能源审计。考虑到强制审核通常会节省2.5% 到 4.9% 的电量，重复执行类似的检查可能会带来显着的改进。即使结果不大，每一次收益都代表着节省的钱。 当使用智能 HVAC 用例创建数字孪生时，它会更具影响力。机器学习模型可以模拟 HVAC 系统数字孪生中的各种变化，以确定哪些解决方案可以带来最大的节省，而无需反复尝试就能找到理想的前进道路。 实施智能 HVAC 的关键考虑因素 当然，这些好处不会自动出现。需要仔细规划和一些实施最佳实践才能充分利用智能 HVAC 设备的潜力。首先确定想要将哪些特定技术集成到目标建筑中。 家庭可能只需要一个智能恒温器，而办公楼或工厂将受益于更复杂的单个物联网传感器网络。一般来说，系统拥有的自动化功能和物联网端点越多，它就越有帮助。同时，复杂性的增加会导致成本上升，因此将预期回报与项目预算进行比较非常重要。 设计智能 HVAC 系统时，还必须确保所有设备兼容。 5G 支持更可取，因为这些网络每平方公里可支持多达 100 万台设备，使其成为复杂物联网解决方案的理想选择。所有端点还必须共享通用控制技术，例如 Matter 或 Zigbee。 网络安全是物联网设备的另一个问题。智能设备是流行的黑客目标，因为它们通常缺乏强大的内置控制，并且可以让攻击者访问更敏感的系统。启用加密、更改默认密码、关闭自动连接以及对所有物联网设备使用多重身份验证都会有所帮助。 智能技术释放新的可能性 智能暖通空调是一个相对较新但前景广阔的领域。随着它的发展和新技术的出现，它将成为一种更有影响力的提高能源效率的方式。现在利用这些优势将帮助您满足未来日益增长的环境需求。 对于建筑效率而言，没有一种万能的解决方案，但物联网和人工智能几乎可以为任何项目提供帮助。发挥这一潜力的第一步是了解这些创新如何提供帮助。