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2024-7-27
关于云的常见问题解答
关于云的常见问题解答 当提到云时,人们通常会有各种问题。以下是一些常见问题和解答: 什么是云计算? 云计算是通过互联网提供计算资源和服务,包括存储、数据库、软件、网络和分析等。用户可以通过云服务提供商按需获取这些资源,而无需自己购买和维护硬件设备。 云计算有哪些优势? 灵活性和可扩展性:用户可以根据需求随时调整资源。 成本效益:无需购买昂贵的硬件设备,只需支付使用的资源。 可靠性和安全性:大多数云服务提供商提供高可用性和数据安全保障。 全球化:用户可以在全球范围内访问云服务,无需考虑地理位置限制。 云计算的类型有哪些? 公有云:由第三方提供和管理,多租户共享基础设施。 私有云:专为单个组织定制和管理,通常部署在内部数据中心。 混合云:结合了公有云和私有云的优势,允许数据和应用在不同环境之间移动。 私有云、公共云和混合云之间的区别是什么? 私有云、公共云和混合云是三种不同类型的云计算环境,它们在所有权、部署方式和灵活性等方面存在显著差异。以下是它们之间的区别: 私有云: 所有权:私有云由单个组织拥有和管理,通常部署在组织自己的数据中心内。 安全性和控制:由于私有云完全受到组织控制,因此可以实施定制化的安全策略和合规性要求。 成本和资源:私有云通常需要较高的初期投资和运营成本,因为组织需要购买、部署和维护自己的硬件和软件设施。 灵活性:尽管私有云提供了更多的控制权,但其灵活性和可扩展性可能受到硬件资源限制的制约。 公共云: 所有权:公共云由第三方云服务提供商拥有和管理,多个客户共享同一基础设施。 成本和资源:公共云通常采用按需付费的模式,客户只需支付实际使用的资源,无需承担基础设施的购买和维护成本。 可扩展性:公共云提供了无限的可扩展性,用户可以根据需要快速增加或减少资源。 安全性和合规性:尽管公共云通常提供高级的安全性和合规性措施,但由于多个客户共享同一基础设施,可能存在安全隐患。 混合云: 结合了私有云和公共云的优势,允许应用和数据在不同云环境之间移动。 灵活性和数据控制:混合云允许组织根据需求在私有云和公共云之间动态分配工作负载,从而实现更高的灵活性和数据控制。 合规性和成本效益:混合云可以根据工作负载的性质将敏感数据和应用部署在私有云中,同时利用公共云的灵活性和成本效益。 总的来说,私有云提供了更高的安全性和控制权,但成本更高且灵活性较差;公共云具有更低的成本和无限的可扩展性,但安全性可能会受到一定程度的影响;混合云则是一种结合了私有云和公共云的解决方案,兼具安全性、灵活性和成本效益。选择哪种类型的云计算环境取决于组织的具体需求和考量。 云计算的风险有哪些? 数据安全性:云存储数据可能受到黑客攻击或数据泄露的风险。 依赖性:过度依赖云服务商可能导致厂商锁定和服务中断的风险。 合规性:一些行业可能有严格的合规性要求,需要确保云服务商符合相关标准。 如何确保云计算环境的安全? 强密码和身份验证:使用复杂的密码并启用多因素身份验证。 数据加密:对数据进行加密保护,包括数据传输和存储。 定期备份:定期备份数据以应对意外数据丢失或损坏。 安全更新和漏洞修补:及时更新和修补系统以保护系统免受安全漏洞的威胁。 云计算和内部安全的主要区别是什么? 运行本地服务器的企业可以完全控制其安全性。有了合适的IT安全团队,企业可以确信其网络是安全的。然而,云数据安全是一项共同的责任。即使企业履行了自己的职责,云提供商也可能没有。因此,企业在选择云提供商之前必须进行研究。 云数据安全的四个层次是什么? 组织将其数据分为公共数据、内部数据、机密数据和受限数据。公共数据对所有人开放,不需要保护。内部数据对所有员工开放,安全风险也很低。机密和受限数据需要保护;它的损失在法律和财务上都有影响。数据分类可以帮助公司在预算范围内保护其关键资产。 云数据安全中的共享责任模型是什么? 共享责任模型概述了每个人在保护云环境方面的责任。其要求云提供商解决云的安全威胁和基础设施。与此同时,客户企业承担起保护云存储资产的责任。 如何选择合适的云服务提供商? 考虑需求:了解自己的业务需求,选择提供相应服务的云服务商。 安全性和合规性:确保云服务商提供的服务符合行业标准和法律法规。 性能和可用性:评估云服务商的性能指标和服务级别协议(SLA)。 客户支持:选择提供良好客户支持和解决方案咨询的服务商。 云计算对企业有何影响? 创新和敏捷性:云计算使企业能够更快速地推出新产品和服务。 成本优势:通过降低IT基础设施成本和资源浪费,提高了企业的效率和盈利能力。 全球化竞争力:云计算使企业能够更容易地扩展到全球市场,加强竞争力。 综上,这些问题和解答可以帮助理解云计算的基本概念、优势、类型、选择标准以及安全性等方面的内容。
2024年-7月-27日
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2024-7-27
什么是云工作负载保护平台(CWPP)?
随着企业对云的依赖越来越大,自然会出现新的安全挑战。在这篇文章中,我们将进一步深入了解它们是什么、它们为何重要以及如何开始使用。 云工作负载保护平台市场 工作负载保护控制市场由以工作负载为中心的安全保护解决方案定义,这些解决方案通常基于代理且在设计上具有层次结构。CWPP提供跨本地、物理和虚拟机(VM),以及多个公共云基础设施即服务(IaaS)环境的混合数据中心架构中的服务器工作负载保护的可见性和控制。理想情况下,它们还支持基于容器的应用架构。现实情况是,大多数企业目前的工作负载分布在这三种环境的组合中,其中包括多个IaaS提供商。CWPP产品建立在每个组织(无论大小)的基础运营和安全卫生最佳实践之上,然后在此基础上构建核心工作负载保护策略,并识别在工作负载之外运行的不太关键(但也很重要)的控制。 为什么CWPP如此重要? 随着市场继续从传统的传统系统和本地系统迁移到云原生系统,应用需要重新调整和重新开发,因为实现这一转变并不像“复制粘贴”到云那么简单。在考虑CWPP的重要性时,需要考虑以下五件事:大多数最佳实践和合规框架都提供了一系列需要考虑的控制措施,但CWPP采取了一种规范性方法,重点关注最重要和最关键的控制措施。这种方法不仅适用于云服务,也适用于虚拟环境和本地运营。鉴于大多数组织都有一套非常复杂的传统应用,这种转变绝非易事。全面安全策略所需的功能和安全框架无法直接转换。出于各种原因,大多数组织都在使用来自多个供应商的混合云服务。安全专业人员必须了解和理解关键控制的层次结构。这样,变量将被消除,云服务中的安全性成功将变得切实可行。DevOps是一个持续创新和持续开发(CI/CD)的过程,其中应用开发人员利用来自各种来源和位置的工作负载,来快速有效地创建和发布应用。这使DevOps能够在短时间内快速响应客户需求。快速开发和应用改进的让步意味着安全人员需要统一、一致的方法来保护工作量。随着工作负载环境的不断变化、缺乏可见性和控制以及持续的DevOps周期,CWPP是采用和实施的理想安全框架。它具有规范性,并优先考虑应将哪些控制归类为基础和不太重要的控制。 CWPP与EPP CWPP与端点保护平台(EPP)有很大不同,因为CWPP专注于保护工作负载,无论其位于何处,而EPP则专注于防止端点受到攻击的保护和可见性。然而,这两者的组合提供了一个全面而强大的架构,可以减轻安全风险和暴露。Cimcor的完整性框架CimTrak将其核心特性和功能与CWPP和EPP战略性地结合起来。 实施有效的CWPP解决方案 在过去的二十年中,Cimcor一直提供IT控制措施,以最大限度地降低安全威胁和漏洞的风险。不幸的是,与行为监控、基于主机的入侵防御和其他一些领域等不太重要的控制措施相比,这些基础控制措施尚未受到足够的重视。这导致了无法控制的安全事件/漏洞数量和不负责任的IT安全支出,这继续危及和损害全球IT基础设施(包括本地和云端)的风险和安全。简而言之,组织需要优先实施基础控制措施,以便从成本和风险角度展示最大的投资回报率。 CWPP对齐层次结构 这种对基础和基本安全卫生控制的优先排序不仅在CWPP层次结构中被提及,而且还包含在几乎所有最佳实践和合规框架中,例如NIST800-53、信息技术基础架构库(ITIL)、CIS控制、CMMC、PCI等等。为了更深入地了解Gartner的工作负载保护平台,利用以下五个控制类别非常重要:● 配置管理● 更换管理层● 加固● 系统完整性保证● 应用控制/白名单
2024年-7月-27日
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2024-7-27
云端绿色出行:为数字时代构建可持续解决方案
大众意识到人类活动对气候变化的负面影响,消费者开始意识到他们购买和使用的产品对环境的影响。此外,政策制定者也施加了巨大压力,确保组织公开其遵守可持续发展目标,并且其生产的产品对环境、经济和社会的影响极小或为零。随着越来越多的企业签署承诺,到2050年实现净碳负排放,这意味着整个组织(包括IT)将优化并负责实现可持续发展目标的行动,甚至是数字化计划。 采用云技术 虽然企业采用云技术来开发应用程序和产品主要是出于业务和技术方面的考虑,但采用云技术也被视为减少数据中心间接排放足迹的一种手段,数据中心并不总是能够满足动态扩展需求,因此管理能源消耗的机会较少。云供应商提供平台服务,支持基于需求的动态资源扩展和工作负载整合,以减少服务器容量需求。采用云技术有利于满足组织的温室气体协议排放核算需求(运行云工作负载的排放贡献被归类为温室气体协议范围3) 云供应商采取了正确的举措 如今,云供应商已经采取了实现净零排放的战略。这些战略包括支持全球可再生能源项目中的数字计划、水资源管理、采用可再生能源为数据中心供电(来自电网或私人部署)、在数据中心建设中使用低碳混凝土等等。此外,云供应商正在投资构建运行其服务器的定制硬件,以提高数据中心效率子。 云中的可持续性 实现云安全性的原则一样,优化云可持续性的责任也有明确的划分。云供应商负责云的可持续性(重点是构建可持续的数据中心生态系统、基础设施和平台服务),而云客户(解决方案开发商)负责优化其工作负载以实现云的可持续性。 云端可持续工作负载 世界各地的监管机构越来越多地将温室气体核算体系纳入其环境法规,强制要求各组织跟踪和披露其排放量。因此,“可持续性”作为云解决方案的非功能性质量属性要求,正迅速获得与软件架构中其他非功能性属性(性能、可扩展性、可移植性、性能)同等的关注。确定合适的云:因此,客户需要了解云供应商如何帮助实现云的可持续性,以及他们目前和未来在实现净零(或负)目标方面的协调、投资和进展。例如,数据中心分布在电网中可再生能源来源的地区就是一个这样的指标。对水资源管理的承诺是另一个指标。优化数字云解决方案:云工作负载的可持续性实践包括了解所用服务的影响、通过工作负载生命周期衡量影响以及使用架构最佳实践来最大限度地减少这些影响。云解决方案架构师和开发人员负责做出正确的架构选择以在云中进行优化。其中包括选择正确的计算实例类型)、正确的托管云平台服务、实施数据模式以减少空间消耗、优化算法、设计动态规模、尽可能平衡峰值负载的策略等。在整理非功能性需求时,必须不断优化需求(牢记最终解决方案成本和对可持续性的影响),并且要对客户和最终消费者的需求有意义(例如,放宽非必要需求的可用性指标并实现自动化,而不是浪费资源待命以防故障)。 利用云进行嵌入式应用开发和部署 一个间接的例子是,企业如何利用云来优化开发硬件单元的生产,从而控制浪费和排放,即通过基于云的嵌入式应用虚拟开发环境的概念。虽然开发嵌入式应用需要大量硬件,但最近基于ARM的计算实例(能耗降低约50%)在云端的激增,使企业能够将嵌入式应用程序开发和部署到模拟实际硬件的ARM实例上。因此,开发人员可以在云端开发和测试功能以确保功能正确性,而无需在开发生命周期的大部分时间里采购单独的开发硬件单元。考虑到嵌入式应用数量的不断增加,云端的虚拟开发和部署环境可以实现分布式开发,并消除对始终可用的机器和硬件的依赖。这最大限度地减少了为开发人员制造和采购硬件板的需要,直到绝对需要为止,从而减少了不必要的生产和潜在的浪费。以可持续性为重点,云供应商和其他参与者提供解决方案,使云解决方案提供商能够在分析云项目后监控碳足迹,例如GCP的碳足迹仪表板。一般来说,人们会注意到,优化工作负载以降低成本的决策也间接优化了可持续性。
2024年-7月-27日
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2024-7-27
中小企业如何利用区块链实现高级云数据安全
随着数字经济的蓬勃发展,数据安全成为企业尤其是中小企业关注的焦点。区块链技术以其独特的去中心化、不可篡改和透明性等特性,为云数据安全提供了新的解决方案。本文将探讨中小企业如何利用区块链技术实现高级云数据安全。 区块链技术概述 区块链是一种分布式账本技术,其核心在于通过加密算法和共识机制确保数据的不可篡改性和透明性。每个区块包含一组交易记录,并通过哈希值与前一个区块相连,形成一个不断增长的链。这种结构使得任何试图篡改数据的行为都会立即被发现并被整个网络拒绝。 中小企业面临的数据安全挑战 中小企业在数据安全方面常常面临资源有限、技术力量薄弱等问题。传统的数据存储和传输方式容易受到黑客攻击、数据泄露等风险。此外,数据的隐私保护和合规性也是中小企业需要考虑的重要问题。 区块链在云数据安全中的应用 数据加密与存储:区块链技术可以通过加密算法对数据进行加密,确保数据在存储和传输过程中的安全。同时,分布式存储机制使得数据不易被单一攻击点破坏。数据访问控制:利用区块链的智能合约,企业可以设定复杂的访问控制策略,确保只有授权用户才能访问特定数据。这有助于防止未经授权的数据访问和泄露。数据完整性验证:区块链的不可篡改性使得数据的完整性验证变得简单。企业可以通过区块链记录数据的每一次变更,确保数据的一致性和完整性。数据隐私保护:通过零知识证明等技术,区块链可以在不泄露数据内容的情况下验证数据的有效性,从而保护用户的隐私。合规性管理:区块链的透明性和可追溯性可以帮助企业更好地管理数据的合规性,确保符合相关法律法规的要求。 实施策略 选择合适的区块链平台:中小企业应根据自身需求选择合适的区块链平台,如以太坊、超级账本等。这些平台提供了丰富的开发工具和社区支持,有助于企业快速实现区块链应用。制定数据安全策略:企业应制定详细的数据安全策略,明确数据的加密、存储、访问控制等要求,并确保这些策略与区块链技术相结合。培训员工:企业应加强对员工的数据安全意识培训,确保他们了解区块链技术的优势和使用方法,从而更好地利用区块链保护数据安全。持续监控与审计:企业应建立完善的数据监控和审计机制,定期检查数据的安全性和合规性,及时发现并解决潜在的安全问题。合作与共享:中小企业可以通过与其他企业或行业组织合作,共享区块链技术的应用经验和资源,共同提升数据安全水平。 案例分析 以某中小企业为例,该企业通过区块链技术实现了供应链管理的数据安全。通过将供应链中的每一个环节记录在区块链上,该企业不仅确保了数据的不可篡改性,还提高了供应链的透明度和效率。同时,通过智能合约自动执行合同条款,减少了人工干预,降低了操作风险。 总结 区块链技术为中小企业提供了一种新的数据安全解决方案。通过合理利用区块链技术,企业不仅可以提升数据的安全性,还能提高数据管理的效率和透明度。然而,区块链技术的实施也需要企业具备一定的技术基础和资源投入。因此,中小企业在实施区块链技术时,应充分考虑自身的实际情况,制定合理的实施策略。通过以上分析,我们可以看到区块链技术在云数据安全方面的潜力和应用前景。中小企业应积极探索和利用这一技术,以提升自身的数据安全水平,从而在激烈的市场竞争中占据优势。
2024年-7月-27日
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2024-2-13
人工智能和物联网如何支持可持续和以人为本的建筑
在排放法规、租户需求和不稳定的市场之间,商业房地产业主面临着优化建筑性能和降低运营成本的巨大压力。 美国能源部 (DoE) 的 HVAC 要求和欧盟建筑能源性能指令 (EPBR) 规定了遵守净零目标的严格期限。 商业地产团队也感受到了来自租户的压力,其中三分之二的租户要求改善舒适度相关问题,例如温度或下班后暖通空调运行。 一些市场的办公室空置率飙升加剧了降低成本的挑战。幸运的是,监管机构和租户的要求往往与业主降低运营成本的需求相吻合,这种融合代表着巨大的机遇。互联设备和控制系统构成高效建筑的数字支柱在许多情况下,业主经营的设施较旧,基础设施老化。 利益相关者必须对这些建筑物进行改造,以符合法规并让租户感到舒适、健康和快乐。 过去,关于实现可持续发展和以人为本的对话是一种权衡。 然而,如今,业主可以使用一系列技术,可以一次性解决监管、租户和长期运营成本问题。许多业主都了解这些改进的重要性。 到 2025 年,80% 或更多的业主计划实施技术来增强可持续性和环境控制、预测性设施管理以及数字连接和基础设施。 连接的智能房间传感器提供提高效率、健康和舒适度所需的数据和控制。通过将互联的物联网设备与机械和电气系统(例如 HVAC)集成,操作员可以通过一个中央系统控制不同的建筑区域。 此外,整个建筑的集中操作系统还允许租户定制从空气到照明水平的一切,同时允许运营团队轻松监控电力、暖通空调和自动化系统。自动化和优化的 HVAC 系统将成为建筑运营商改造的核心。 监控房间或区域占用情况的传感器使现代 HVAC 系统能够从恒定风量的设置转变为需求控制通风 (DCV) 方法。 很容易看出需求控制的气候控制将如何让租户满意。 来自支持物联网的设备的数据还可以让您了解 HVAC 系统消耗能源的方式、地点和时间,从而实现更精确的使用。HVAC 系统的更精确的需求驱动气流将帮助建筑物更有效地利用能源。 更高效的能源利用有助于建筑物满足美国能源部 HVAC 标准和 EPBR 等法规的期望,这些法规提高了能源效率要求或要求建筑物业主实施自动化和控制。智能技术使建筑业主能够更快地适应不断变化的环境物联网与机电系统的结合也不仅仅停留在需求控制通风上。 支持人工智能的平台通过对暖通空调系统进行高度微调来改变范式。 建筑业主可以通过算法传递 HVAC 数据以及能源负载曲线、照明、温度和其他参数,这些算法可以根据占用趋势优化空间使用,同时满足认证和监管要求。传统上,当面临新硬件安装的困难和复杂性时,公司在人工智能方面遇到了最大的障碍。 从熟练劳动力的角度来看,这可能具有挑战性,更不用说额外设备的成本了。 然而,随着最新的物联网解决方案以及随着网络服务的发展而发展的边缘技术,大多数现有建筑物都可以通过边缘技术以有限的增量投资实现人工智能。从根本上说,每个设施经理都想知道“为什么使用人工智能”以及如何有效地利用它来更好地管理他们的建筑物。人工智能能够解决反复出现的 FM 挑战,因为它能够以最高的性能水平提供服务,而无需依赖高技能的技术,并不断适应不断变化的建筑物性质。 人工智能在实现净零建筑的道路上发挥着巨大作用,可以帮助设施管理者简化: 高绩效——股东、租户和员工的期望变得越来越高; 它不仅足以实现能源感知或仅通过分析进行分析,而且对系统进行持续调整以获取最大效率的需求也在不断增长。 熟练技术短缺——许多小型站点无力承担现场技术,而对于大型站点来说,可能会面临一系列压倒性的挑战,需要高度自动化才能发挥作用。 不断发展的系统——变化的时钟周期迅速增加; 建筑用途正在以更加动态的方式发生变化,系统需要人工智能来跟上这些变化。 人工智能赋予设施管理者主动性的力量。 大多数 DCV 方法使用传感器来测量二氧化碳水平,这是房间占用率的一个指标。 当二氧化碳水平达到阈值时,暖通空调系统就会打开,但空气需要时间才能流通,从而导致居住者在此过程中可能感到不舒服。 通过计算房间内的总人数并将该数据与其他传感器配对,人工智能可以提供主动的 HVAC 操作,从而改善空气质量、优化舒适度并节省能源,因为系统根据实际房间使用情况运行。由于人工智能作为一种技术的速度和实用性,它还可以突出那些难以甚至几乎不可能注意到的领域。设施中的人工智能从对居住者的模式和外部因素(例如天气预报)的准确反应中获得了重要意义。人工智能可以在需要时自动加热和冷却空间,并且借助物联网技术,可以适应天气等外部因素,以确保能源使用得到优化并与居住者的舒适度保持平衡。建筑的未来是高效、可持续和以人为本的在未来十年中,人工智能、物联网及其与暖通空调等建筑系统的集成将证明对建筑效率、舒适度和运营成本至关重要。基于传感器的暖通空调可根据实际入住和使用趋势实现主动、自动化和定制的建筑环境。针对使用而优化的系统有助于业主遵守要求更高效能源使用的法规和认证。更高效的建筑反过来帮助业主降低运营成本,即使在市场紧张的情况下也是如此。例如,能源之星估计,能源使用减少10%相当于净营业收入增加1.5%。当改造建筑的员工进入工厂时,一切都无缝运行,无需任何人按动开关。灯光打开,遮阳帘缩回,HVAC系统调节温度,同时避免浪费能源,这一切都是因为该建筑包含物联网传感器并利用旨在提供最佳体验的设备。数字技术与机械系统的融合将开启先进环境控制的新时代,从而改善租户体验,并使建筑物所有者的成本与居住者的需求和监管要求保持一致。随着技术和人类的不断融合,建筑业主可以利用物联网和其他智能技术来创造一个居住者体验独特、舒适和可持续的未来。 作者:Marino 施耐德电气数字建筑业务部的高级副总裁
2024年-2月-13日
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2024-2-13
在企业环境中使用人工智能技术
在企业环境中使用人工智能技术 人工智能(AI)与企业世界的融合带来了变革,重塑了企业运营和决策的方式。当组织寻求利用人工智能来提高效率和竞争力时,研究与其实施相关的优势和劣势是至关重要的。 人工智能在企业界的优势是什么? 人工智能在企业领域的主要优势之一是,其能够简化流程,并提高整体效率。日常任务、数据分析和决策过程的自动化,使员工能够专注于工作中更复杂、更具创造性的方面。 数据分析与洞察 人工智能系统可以实时分析大量数据,为市场趋势、客户行为和运营绩效提供有价值的见解。当涉及到保险承保工作台和其他数据密集型应用时,这很有用。这种数据驱动的决策使组织能够做出明智的选择,并迅速适应不断变化的商业环境。 节约成本 通过人工智能实现自动化,可以减少对体力劳动的需求,并最大限度地减少错误,从而显著节省成本。对人工智能技术的初始投资,被生产力和资源优化的长期收益所抵消。 增强用户体验 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可以通过即时响应查询并提供个性化建议来增强客户互动。这不仅提高了客户满意度,还释放了人力资源来处理更复杂的客户服务问题。 创新解决方案 人工智能通过支持尖端解决方案和产品的开发来促进创新。机器学习算法可以识别模式,并提出改进建议,从而推动组织内部的持续创新。 人工智能在企业界的缺点是什么? 人工智能实施的最大缺点之一是工作被取代的可能性。自动化可能会取代某些角色,导致人们对失业的担忧,以及需要提高劳动力的技能以适应不断变化的工作需求。 道德困境和偏见 人工智能系统的公正性取决于其所训练的数据。如果历史数据包含偏差,人工智能算法可能会延续,并加剧这些偏差。当人工智能做出的决策不公平地影响个人或社区时,就会出现道德考虑。 安全和隐私风险 随着组织越来越依赖人工智能进行数据分析和决策,安全漏洞和隐私侵犯的风险也随之增加。保护敏感信息免受网络威胁成为一项严峻的挑战,需要采取强有力的网络安全措施。 初始实施成本和技术挑战 实施人工智能技术对于组织来说,可能是一笔巨大的前期投资。此外,将人工智能系统与现有基础设施集成可能会带来技术挑战,需要专业知识和资源。 过度依赖技术 一个潜在的陷阱是过度依赖人工智能系统,导致人类在决策中的作用减弱。组织必须在利用人工智能提高效率和保留人类监督,以进行关键判断和道德考虑之间取得平衡。 成功的人工智能集成策略 为了减轻人们对工作岗位流失的担忧,组织应该投资于培训和技能提升计划。这确保员工能够适应不断变化的工作要求,并承担更复杂的任务,以补充人工智能功能。 确保人工智能实践符合道德规范 为了解决道德问题,组织必须优先考虑人工智能系统的公平性、透明度和问责制。对人工智能算法的定期审核和评估,可以帮助识别和纠正偏见,促进道德决策。 优先考虑网络安全措施 组织应优先考虑网络安全措施,以保护敏感数据并防止未经授权的访问。这包括实施强大的加密、定期安全审核,以及及时了解数字环境中新出现的威胁。 逐步实施和整合 为了管理初始成本和技术挑战,组织可以选择分阶段的人工智能实施方法。从试点项目开始,并逐步扩大规模,可以在不让组织不堪重负的情况下识别和解决技术问题。
2024年-2月-13日
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2024-2-13
为什么 Cat6a 电缆是综合布线的最佳选择?
随着高速通信的不断发展,Cat6a已成为最具成本效益且面向未来的产品。 它不仅向后兼容 Cat6 和 Cat5e 电缆,还支持高达 10 Gbps 的数据传输速率和 500 MHz 的最大带宽。 如果您正在考虑新安装或升级现有基础设施并购买结构化布线,cat6a 是您的最佳选择。 它不仅是当前的首选电缆,也是面向未来的布线基础设施的标准。 以下是选择 Cat6a 的八个令人信服的理由。 优化网络速度和覆盖范围 越来越多的网络资源正在迁移到边缘,对数据速度和容量的需求不断增加。 Cat5/6 电缆在操作环境中容易受到通道损坏。 串扰、阻抗失配、外部噪声和回声损耗等问题可能会导致错误,从而降低总体吞吐量。 Cat6a 电缆旨在克服这些挑战,支持高达 10G 的速度,最大长度达到 100 米,几乎是 Cat6 的三倍。 类别 带宽 1G距离 10G距离 Cat 5e 100 MHz 100m _ Cat 6 250 MHz 100m 37m Cat 6A 500 MHz 100m 100m Cat 7 600 MHz 100m 100m Cat 7A 1000 MHz 100m 100m Cat 8 2000 MHz 100m 100m 符合连接设备所需的 PoE 电源标准 企业网络的持续集成将各种网络设备整合到统一的网络基础设施中。 在此过程中,原始设备制造商 (OEM) 正在充分利用更新的以太网供电 (PoE) 标准。这些标准使所有四对电缆能够将大功率应用的电力输送增加一倍,例如需要更多电力的医疗设备,更新的PoE标准需要更高等级的电缆,使Cat6a成为这些要求苛刻的网络布线解决方案的理想选择。 Cat6a的标准化支持和广泛应用 一般室内布线 2008年2月,ISO修订了全球ISO/IEC 11801标准,规定使用cat6a电缆/连接器为链路/通道提供高达500 MHz的频率。 以太网供电 TIA 用于以太网供电应用的 TSB-184-A 平衡双绞线布线建议使用 6a 类布线,以更好地支持 IEEE 802.3bt 四对 PoE。 无线接入点 TIA 的 TSB-162-A 无线接入点位置电信布线指南建议在新安装中使用 Cat6a 进行 WAP 的水平布线。 医疗设施 ANSI/TIA-1179-A 医疗机构电信基础设施标准建议新安装使用 Cat6a(用于主干和水平铜缆)。 支持向后兼容的RJ45用户接口 Cat6a 电缆支持向后兼容的 RJ45 用户接口。 RJ45是一种经过验证的、熟悉的、向后兼容的接口,展现了标准化的强大力量,推动了以太网在全球的发展,成为广泛应用于各种场景的通用接口。安全坚固Cat6a 电缆是当今最安全、最耐用的以太网电缆之一。 护套采用新型环保材料PVC CM制成,具有优异的耐用性、阻燃性和柔韧性。 通过福禄克跳线测试,可以获得指定的测试报告,包括NEXT、PS NEXT、ACR-F、PS ACR-F、ACR-N、PS ACR-N和RL参数。 这确保了能够提供稳定的高速网络连接,保证数据传输的准确性和可靠性。高品质裸铜导体Cat6a 电缆利用裸铜导体来保持其质量。 它们具有强大的耐腐蚀性,可长时间使用而不会磨损,同时提供最佳性能。 裸铜导体的另一个优点是其灵活性和良好的延展性,使其非常适合用作电缆导体; 它们可以很容易地扭曲而不会断裂。 此外,裸铜导体不像其他材料那样发热,从而提高了效率。 当导体不产生热量时,在最理想的条件下,火灾危险就会减少或消除。 更好的性能和投资回报率 Cat6a 的性能是 Cat6 电缆的十倍,容量是 Cat6 电缆的两倍。 它代表着一次重大飞跃,支持 10 Gbps 传输(与 1 Gbps 相比),并将带宽从 250 MHz 增加了一倍至 500 MHz。 虽然 Cat6a 电缆的成本可能比 Cat6 电缆高 10% 到 20%,但它们是面向未来的网络电缆,一旦安装,多年来都不需要更换。 从长远来看,您将获得更好的绩效和投资回报。 来源:FS
2024年-2月-13日
255 阅读
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2024-2-13
人工智能如何真正改善工业制造
虽然整个社会刚刚开始认识到人工智能(AI)在我们生活的几乎各个方面的潜力,但它对工业维护操作可能产生的影响已经显而易见一段时间了。彻底的安排和执行定期检查的方法将在大多数问题造成严重问题之前发现它们。 人工智能改善工业制造有哪些挑战 尽管人工智能在工业制造中有望带来许多优势,但也存在一些困难和挑战:高昂的实施成本:引入人工智能技术需要巨额的投资,包括硬件、软件、培训和集成等方面的成本。这对一些小型或中小型企业可能是一个重要的挑战。数据质量和可用性:人工智能的成功依赖于大量高质量的数据。然而,在实践中,许多制造企业可能面临数据质量低、数据分散、格式不一致等问题。解决这些问题并确保数据可用性是一个挑战。技能短缺:使用人工智能技术需要拥有相关的技术和专业知识。许多制造企业可能面临员工技能短缺的问题,需要培训现有员工或招聘具备相关技能的新人才。复杂性和集成难题:引入人工智能可能涉及到系统的复杂改变,包括硬件设施、软件系统和业务流程。整合这些变化可能是复杂的,涉及多个系统和部门之间的协调。安全和隐私问题:人工智能在工业制造中的应用可能涉及大量敏感信息,如生产数据、设计图纸等。确保这些信息的安全性和隐私是一个重要的挑战。文化和组织变革:引入人工智能可能需要组织文化的转变和员工的接受度。一些员工可能对新技术持怀疑态度,需要进行有效的变革管理和沟通。标准化和互操作性:缺乏行业标准和互操作性可能导致不同系统之间难以集成,造成信息孤岛。伦理和法律问题:使用人工智能可能涉及到一些伦理和法律问题,例如责任分配、透明度和算法的公正性。确保在人工智能应用中遵循伦理准则和法规是一个挑战。维护和更新:人工智能系统需要不断维护和更新,以适应变化的需求和技术发展。确保系统的可持续性和更新是一个挑战。克服这些困难需要全面的战略规划、投资和组织文化的变革。然而,一旦克服这些挑战,人工智能可以为工业制造带来显著的改善。 人工智能如何真正改善工业制造 人工智能(AI)在工业制造领域的应用有望真正改善生产效率、质量管理和整体运营。以下是一些方式,说明了人工智能如何在工业制造中发挥积极作用:智能生产计划和排程:AI可以分析历史生产数据、市场需求和供应链情况,帮助制定更智能的生产计划和排程。这有助于最大程度地利用资源,减少生产延误和库存水平。预测性维护:利用机器学习算法,可以对生产设备进行实时监测,并预测设备可能发生故障的情况。通过预测性维护,制造企业可以减少不必要的停机时间,提高设备的可靠性和寿命。质量控制和检测:利用计算机视觉和机器学习技术,可以实现对产品质量的实时监测和检测。这有助于及早发现和纠正生产中的质量问题,减少次品率。智能机器人和自动化:人工智能在机器人和自动化系统中的应用,可以提高生产线的效率和灵活性。智能机器人能够执行复杂的任务,协作工作,并根据环境变化做出实时决策。供应链优化:AI可以帮助优化供应链管理,实现更精准的库存管理、供应商选择和订单处理。这有助于降低成本、提高生产效率,以及更好地适应市场需求的变化。自适应制造系统:引入AI使制造系统更具自适应性,能够适应快速变化的市场需求和生产环境。这包括实时调整生产线、变更产品配置以及灵活应对不同订单和规模。人机协作:在工业制造中,AI还能够与人类工作者实现协作。例如,使用协作型机器人(cobots)来与人共同执行一些任务,提高生产效率并减轻工人负担。能源管理:AI可以优化能源使用,监控和管理设备的能源效率,减少能源浪费,降低制造成本。通过这些应用,人工智能可以提高工业制造的智能化水平,提升效率、质量和灵活性,降低成本,并为制造企业创造更具竞争力的优势。然而,也需要注意在引入AI时解决潜在的安全、隐私和伦理问题。
2024年-2月-13日
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2024-2-13
人工智能时代版权将如何运作?
人工智能时代版权将如何运作? 如今,我们拥有了所有可用的工具,有自由和权力使用人工智能来随心所欲地创作,但这种使用也带来了众多复杂的法律问题。最重要的是,版权是否应该保护人工智能输出?如果人工智能输出确实应该受到创造者的保护,那么谁才是所有者呢?有人认为,人工智能需要开源,任何输出都没有版权。另一种观点是,如果人工智能无法感觉或感知,那么它就不能获得版权;相反,使用人工智能的人可以对这些材料进行版权保护。然而,如果人工智能开始有感知,那么人工智能就会开始撰写文案。对于此类问题的看法,是漫长而多样的,各方都展开了激烈的讨论。关于如何处理这个问题的评论、讨论和法律可能会伴随我们数十年。 法律将如何决定版权作品的结果?现在,小说可以在几天内创作出来,歌曲的制作速度也比播放其的速度更快,绘图可以在几秒钟内完成,这一切都归功于ChatGPT、GPT-4和Dall-E 2等生成式AI系统。这些系统基于大型机器学习模型对已发表作品的经典进行了采样和重新混合。这些和其他发人深省的问题引发了一些具有挑战性的版权相关考虑。目前,人工智能输出尚未受到版权保护。这样合适吗?在这种情况下,谁应该拥有版权——用户、人工智能供应商,还是人工智能接受训练的内容的个人?或者我们给每一个人一个版权?其他问题可能是:我们(或法律)如何确定某人是否在其艺术/文字/或音乐中使用了人工智能?仅仅要求透明度可能行不通。确实,软件开发需要对软件本身进行版权保护,但作者与人工智能及其开发者之间是否会签订合同?谁将为错误负责?某些东西可能是使用人工智能创建的,但一个想法的新表达将是作者,而由此产生的表达需要受到版权保护。但是,通过人工智能系统创建的大量信息或创造者的输出是否会产生大量难以克服的数据需要处理,从而结束人类正在进行的创造?毫无疑问,这些见解和问题将在未来一段时间内困扰人类。以下是人工智能时代的版权运作可能会面临新的挑战和机遇,以及一些可能的趋势和影响: 智能创作与版权归属问题:随着人工智能技术的发展,机器生成的内容可能会变得更加普遍。在这种情况下,确定版权归属将变得更加复杂。可能需要制定新的法律和政策来解决由AI生成的内容的版权归属问题。 数字水印和技术保护:针对数字内容的技术保护将变得更加重要。数字水印技术可能会得到更广泛的应用,以确保内容的版权归属和防止未经授权的复制和分发。 智能版权管理系统:可能会出现智能版权管理系统,利用人工智能技术来监测和管理大量的数字内容。这些系统可以帮助版权持有人追踪其作品的使用情况,并采取必要的法律行动来保护其权益。 新的创作和分发模式:人工智能技术可能会推动新的创作和分发模式的出现。例如,生成式对抗网络(GAN)可以用于生成全新的艺术作品,这可能会引发对版权和创作权的新的讨论和法律界定。 法律和政策的调整:随着技术的发展,法律和政策可能需要不断调整来适应新的版权挑战。这可能涉及到修改版权法律、制定新的规范以及加强对违规行为的执法。 总之,人工智能时代的版权运作将面临许多新的挑战,但同时也会带来创新和机遇。需要持续关注技术和法律的发展,以确保版权制度能够适应新的环境。
2024年-2月-13日
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2024-2-13
什么是人工智能语音发生器及其工作原理?
近年来,人工智能语音生成器已经成为一项强大的技术,它正在改变人们与机器交互和接收数字内容的方式。创新系统通过使用人工智能模仿人类语音模式来工作,从而产生更真实、更自然的声音。在本文中,我们将探索人工智能生成发音的有趣领域,阐明其内部结构以及使其听起来如此自然所需的工具。 人工智能语音生成器的要点 人工智能语音生成器是一种计算机程序,可以将文本转换为语音,听起来就像人类说话一样。这种人类模式是通过文本到语音(TTS)实现的,TTS是一种将计算机输入的文本处理成生成的声音的技术。 人工智能语音发生器的工作原理 人工智能语音生成技术,也被称为TTS,其核心是人工智能和自然语言处理。它可以很容易地将书面文字变成类似人类的语言。他们如何与我们沟通?以下是系统化的步骤: 文本分析: 首先是对文本进行分析。难以入睡的人工智能算法将词性分解为组成句子,解释主语和谓语,并根据语义内容对单词进行分类,所有这些都是为了更好地理解句子结构。 语言处理: 人工智能系统在分析文本后,开始对其进行语言处理。这意味着它涉及从语法到语义的所有内容,以确保它生成的声音连贯并传达某些内容。 语音合成: 在语音合成中,AI语音生成器的主要应用是语音的形成。通过使用通常出现在神经网络和深度学习模型中的先进算法,这些系统模仿了人类的语调。对于强调来说,节奏、语调或音调强度是为声音添加最真实感觉的因素。 情绪变化: 人工智能利用基于神经网络和深度学习模型的先进算法;这些系统模仿人类的声音模式和节奏。这种先进的人工智能语音生成器通常超越计算机语音合成的简单叶,进入情绪控制的语调变化。这意味着人工智能生成的声音可以产生不同的感受,为交流增添了一层表现力。 用户偏好: 市场上有很多人工智能生成的声音。其中一些允许根据用户的需求进行某种形式的定制。他们可以改变所有参数,如音高、速度等,以满足不同人的演讲需求或品味。 持续学习: 一些人工智能语音生成器依赖机器学习来实现增长和改变。随着系统处理更多的数据并接收用户的反馈,它可以适应并提高其语音合成能力。这些步骤共同使人工智能语音生成器,能够将书面文本转换为自然且富有表现力的语音。它提供了一个高度通用的工具,适用于从可访问性和电子学习到动态内容交付和品牌一致性的各个方面。随着技术的不断发展,这些系统已经具备了更加精细和细致的语音合成功能。 深度学习在人工智能语音生成中的作用 神经网络: 深度学习基于神经网络,因为它们的大小和工作原理类似于自然神经系统。然而,在人工智能语音生成的特定领域,这些网络被指示寻找数据中的复杂模式,特别是人类语音的微妙之处。 语音合成模型: 深度学习使用专门的模型进行语音合成。WaveNet和Tacotron等生成模型采用深度神经网络来模拟语音的微妙之处,包括语调、节奏或情绪变化等。 大数据集训练: 深度学习算法在巨大的训练数据集上蓬勃发展,就人工智能语音生成而言,这正是模型所训练的内容。语音合成模型经过数小时的人类语音训练,使模型能够学习极其多样化的自然语言模式。 迁移学习: 深度学习的一个关键概念是迁移学习,它使在一项任务上训练的模型能够重新用于另一项相关任务。在人工智能语音生成的背景下,它使我们能够针对新的语音或语言调整预先训练的模型,从而提高多功能性和效率。 连续的提高: 深度学习的迭代性质意味着这些模型,可以在接触更多数据和用户反馈时不断改进。随着时间的推移,我们的人工智能系统生成的语音听起来会越来越自然。 人工智能语音发生器的应用 出于多种原因,人工智能语音生成器在多个行业中具有重要意义。它们对于可访问性至关重要,可以为有视觉障碍或阅读困难的人提供数字内容。它们出现在Siri、Alexa和GoogleAssistant等虚拟助手提供的交互式和对话体验中。在娱乐行业,他们提供配音、角色声音和旁白,有助于增强沉浸式体验。它们出现在导航系统中,提供逐向导航,同时保持足够的人性化声音,让驾驶员专注于道路。最近,它们出现在电子学习平台上,这些平台将教育内容变成口语,将教育内容转换成可以通过听觉学习吸收的格式,或者只是为不想完成作业的学生提供另一种方式来补习作业。读书。 道德考虑 人工智能语音生成器具有强大的功能,但使用它们通常会让人们思考道德问题。语音克隆、深度伪造音频、合成语音是否会导致令人不快的不当行为等棘手问题,引发了许多关于人工智能发展正确之路的讨论。声音克隆引起了人们对身份盗窃和冒充的担忧。Deepfake音频可能会被操纵来创造欺骗性或操纵性的声音,从而带来欺诈行为、错误信息和社会工程欺诈的风险。有效防止未经授权的声音克隆需要简明的标准,并获得决定谁的声音应该被克隆的人的知情许可。 总结 总而言之,人工智能语音生成器是语言、技术和人工智能的一次重大飞跃,在各个领域都发生了变化。道德考虑对于负责任地构建和使用人工智能语音生成器至关重要。它们可以增加可及性、娱乐性和便利性,但必须采取适当的措施以避免滥用。平衡创新和道德对于人工智能语音生成器增强人类沟通和可访问性的未来至关重要。
2024年-2月-13日
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