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数据中心如何防止数据泄露 数据中心是否保护免受数据泄露？从某些方面来看，这似乎是一个奇怪的问题。大多数数据泄露事件并非由数据中心缺陷引起。相反，它们源于威胁行为者利用软件漏洞侵入系统，或由有权访问企业内部系统的恶意内部人员发起攻击等问题。 尽管数据中心通常不是数据泄露的直接原因，但数据中心可以采取一些措施来帮助降低泄露的风险，并在发生泄露时控制其影响。 为了说明这一点，以下是数据中心提供的五项有助于防止数据泄露的关键功能： 1.实施严格的物理安全控制 有时，窃取或破坏数据的最简单方法是物理入侵数据中心，而不是入侵软件系统。因此，数据中心应提供强大的物理安全访问保护，以减轻数据中心面临的各种物理安全威胁。 例如，除了控制谁可以进入数据中心的外门之外，数据中心运营商还应限制进入服务器机房，以提供额外的物理安全保障。 2.支持数据中心内部隔离 隔离是一种将工作负载与不受信任的网络断开或分割的做法，以降低网络攻击的风险。隔离是一种很好的保护资源的方法，例如数据备份，这些资源通常不需要持续的网络连接。 然而，数据中心的物理隔离可能具有挑战性，因为大多数组织在数据中心设施中实际工作的IT人员有限（如果有的话）。因此，他们依赖网络连接来远程管理工作负载。 数据中心运营商可以通过提供间接或临时连接解决方案来访问隔离工作负载，从而应对这一挑战。 3.提供高性能网络基础设施 数据中心网络性能越好，就越容易防止数据泄露。为什么？因为高性能网络（即能够在最短时间内可靠地移动大量数据的网络）可以更轻松地实施灾难恢复策略，例如在发生勒索软件攻击时自动从一个数据中心故障转移到另一个数据中心。 高性能网络无法防止数据泄露，但可以帮助您更快地恢复。数据中心运营商可以通过支持网络互连并在其设施内提供高带宽基础设施来满足这一需求。 4.提供托管备份 类似地，数据中心运营商可以通过提供托管备份服务，来帮助降低数据泄露风险，这意味着将其客户的数据中心工作负载备份为托管服务。 托管备份（或者说任何时间的备份）无法阻止数据泄露。但就像自动故障转移到不同数据中心的备份环境一样，托管备份可让企业在发生攻击时更轻松地快速恢复运营。 5.审查数据中心技术人员 审查数据中心技术人员是降低恶意内部人员造成数据泄露风险的最佳做法。无论您是聘请自己的技术人员，还是与外包数据中心运营商合作为设施配备人员，都是如此。 当然，大多数内部人员并不构成威胁。但数据中心运营商如果拥有系统流程来防止员工中存在恶意行为，则更有能力降低数据泄露风险。 利用数据中心打击数据泄露 防御数据泄露的第一步应该是投资于可防范主要类型攻击（如软件漏洞）的控制和流程。 但您可以利用数据中心运营商提供的专业功能来补充这些保护。数据中心无法阻止数据泄露攻击，但可以降低某些关键类型的风险，例如内部威胁。它们还可以增强您在发生数据泄露时快速恢复的能力。 -
人工智能语言模型的演变 人工智能语言模型的演变 多年来，语言模型从根本上改变了人工智能领域的完全转变，这是相当引人注目的。这些旨在理解、生成和操纵人类语言的模型，在从自然语言处理到机器翻译甚至创意写作的应用中日益变得复杂和通用。本文详细阐述了人工智能中语言模型从早期发展到最先进的能力的演变。 早期的语言模型是以统计方法为基础的。这些模型通常被称为n-GREM模型,根据单词序列的频率预测句子中的下一个单词。虽然这类模型可以获得一些简单的语法和语义模式,但在长期依赖关系方面通常非常弱,几乎无法理解基础文本的含义。 神经网络的出现带来了一个非常重要的飞跃，尤其是循环神经网络。因为它们可以处理顺序数据，所以RNN适合用于语言建模任务。它们使用隐藏状态来存储有关先前输入的信息，捕获理解句子背景所必需的长期依赖关系。 长短期记忆和门控循环单元 RNN的变量，如长短期记忆和门控循环单元，被开发来处理RNN中的梯度消失问题。这些架构添加了控制信息流的门的组件,防止了模型由于信息不相关而产生冗余。它甚至可以帮助模型非常有效地学习长期依赖关系。 Transformer架构:范式转变 2017年，一个Transformer架构到来，撼动了自然语言处理的世界。与RNN不同的是，Transformer的核心是注意力机制，它让模型在预测中权衡输入序列各部分的重要性。它们使Transformer能够基于由注意力和处理信息并行驱动的策略捕获全局依赖关系，与RNN相比，这是非常高效的。 生成式预训练Transformer模型 Transformer架构已经成为许多非常成功的语言模型的基础，包括生成式预训练的Transformer模型。GPT模型在大量文本数据上进行训练，以学习语言的一般表示。然后可以对这些模型进行微调，以执行文本生成、机器翻译和问答等任务。 大规模预训练的影响 随着大规模数据集的可用性和强大的计算能力，现在可以开发出十亿参数规模的语言模型。其中包括GPT-3和BERT，它们在生成人类质量的文本，并将其从一种语言翻译成另一种语言方面表现出了令人印象深刻的能力。它们也可以创造有创意的内容。 未来的方向和挑战 虽然取得了多方面的进展,但仍有许多挑战需要克服。目前在这个领域的研究是处理模型，能够理解人类语言的所有微妙之处，如讽刺、幽默、文化背景等等。人们也越来越担心语言模型被滥用生成有害或误导性的内容。 从人工智能开发语言模型，从原始的统计到复杂的神经网络架构，越来越强大和通用，这是一段相当长的旅程。研究越深入，就会有越多的语言模型;它们自然会更令人印象深刻，并继续定义人工智能和人机交互的未来。 -
Cat6 屏蔽配线架：它们与非屏蔽配线架有何不同？ 配线架是网络布线系统中的关键组件，在集中管理各种网络设备连接、简化维护和简化故障排除流程方面发挥着至关重要的作用。Cat6 屏蔽配线架和非屏蔽配线架是各种配线架中的两种常见选择。本文将重点探讨 Cat6 屏蔽配线架和非屏蔽配线架之间的差异，帮助您选择最适合您网络需求的解决方案。 Cat6 屏蔽配线架：干扰克星 Cat6 屏蔽配线架旨在抵御来自外部来源的干扰。该配线架具有金属屏蔽和屏蔽梯形插孔，可协同工作以阻挡 EMI 和射频干扰 (RFI)，使其成为数据中心或工业设施等高干扰环境的理想选择。Cat6 屏蔽配线架通常有 12、24 或 48 个端口，以及基于端接方法的三种类型：110 打孔、直通和空白面板。此外，这些配线架向后兼容。它们不仅支持 Cat6 网络电缆，还支持早期的 Cat5e 标准，使其成为 10/100/1000Base-T 和 10GBase-T 以太网应用的理想选择。 屏蔽配线架带有接地线，因为屏蔽电缆必须正确接地才能保持性能。屏蔽配线架中的接地线将电缆的屏蔽层连接到交换机或机柜上的接地点。此设置可确保屏蔽电缆得到充分保护，从而降低数据丢失风险并保持信号完整性。 Cat6 非屏蔽配线架：经济实惠的选择 与 Cat6 屏蔽配线架一样，非屏蔽 Cat6 配线架也有 48 端口、24 端口和 12 端口配置，适用于 10/100/1000Base-T 和 10GBase-T 以太网应用。但是，Cat6 非屏蔽配线架缺乏屏蔽面板中的屏蔽设计，这使得它们在高电磁干扰 (EMI) 环境中效果较差。 非屏蔽配线架通常比屏蔽配线架便宜。它们易于安装且维护成本极低，是低 EMI 环境（如家庭网络或小型办公室设置）的经济实惠的选择。在这些设置中，它们的可靠性能可满足日常网络需求，而无需额外的屏蔽成本。 屏蔽配线架与非屏蔽配线架有何不同？ 在为您的网络选择合适的配线架时，应考虑成本、安装复杂性、性能和每种类型的理想环境等关键因素。下表重点介绍了 Cat6 屏蔽配线架和非屏蔽配线架之间的核心差异，以帮助您做出明智的决定。 因素 Cat6 屏蔽配线架 Cat6 非屏蔽配线架 成本 Cat6屏蔽配线架 > Cat6非屏蔽配线架 安装复杂性 Cat6屏蔽配线架 > Cat6非屏蔽配线架 端口数量 12/24/48 终端 耦合器/110 型打线器 配线架类型 平面/角度 屏蔽设计 配有金属屏蔽和接地 无屏蔽设计 信号质量 高噪声环境下抗干扰能力更强 低干扰环境下信号质量良好 最适合 高 EMI 环境，例如工业、医疗、高密度数据中心 低 EMI 环境，例如办公室、家庭 维护需求 需要检查屏蔽完整性和接地 简单、定期的检查和清洁 非屏蔽 Cat6 电缆可以连接到 Cat6 屏蔽配线架吗？ 一个常见问题是您是否可以在同一网络中混合使用屏蔽和非屏蔽组件。例如，您可以将非屏蔽 Cat6 电缆连接到屏蔽配线架，或者将屏蔽电缆与非屏蔽配线架一起使用吗？ 一般来说，可以混合使用这些组件，但这可能会损害屏蔽的有效性。如果将非屏蔽 Cat6 电缆与屏蔽配线架一起使用，则整体的 EMI 和 RFI 保护将降低。同样，将屏蔽 Cat6 电缆与非屏蔽配线架一起使用也无法提供完全的屏蔽优势。因此，建议将屏蔽电缆与屏蔽配线架搭配使用，将非屏蔽电缆与非屏蔽配线架搭配使用，以确保最佳网络性能。 结论 选择合适的配线架对于网络性能至关重要。Cat6 屏蔽配线架在数据中心等高干扰环境中表现出色，使其成为数据中心的最佳屏蔽配线架。安装屏蔽配线架可以显著提高网络的可靠性和数据完整性。非屏蔽配线架对于家庭和小型办公室等低干扰环境而言具有成本效益和效率。 -
人工智能聊天机器人的未来趋势 人工智能聊天机器人的未来趋势 人工智能聊天机器人正在改变企业与客户沟通的方式，提供全天候支持和个性化体验。随着技术的不断发展，人工智能聊天机器人也在不断进化，变得更加复杂和高效。本文着眼于人工智能聊天机器人的未来趋势，并指出预计将在未来几年塑造其演变的主要创新和发展。 人工智能聊天机器人的发展趋势 1. 改进的自然语言处理 近年来，自然语言处理（NLP）的发展取得了很大的进展，极大地提高了NLP支持的AI聊天机器人理解和生成类人文本的能力。像GPT-4这样的技术为对话式人工智能设定了新的标准，从而允许聊天机器人以更自然、更适合环境的对话中进行交流。这是一种进化,使之越来越有能力处理复杂的查询，并提供准确的响应。 2. 集成到全渠道平台 AI聊天机器人进一步整合到社交、信使和网站中,以在这些接触点的用户界面中创建良好的一致性,从而使企业能够保持与客户的无摩擦互动,无论选择哪个渠道进行通信。 3. 更个性化 如今，数据分析与机器学习算法相结合，使现代人工智能聊天机器人能够提供极其个性化的体验。聊天机器人了解用户的行为和偏好，从而做出回应和建议，以提高客户满意度和参与度。聊天机器人的这种个性化趋势将继续增强，聊天机器人可以更清楚地了解一个人的需求和偏好。 人工智能聊天机器人的未来趋势 1. 通用人工智能聊天机器人 这些都有望在未来得到发展。通用人工智能聊天机器人将拥有更广泛的知识和能力。目前,大多数聊天机器人都是特定应用的专业化,但这些类型的聊天机器人可以处理各种查询，并在许多领域提供更好的帮助。这一趋势将使聊天机器人提供的解决方案更加灵活和适应性。 2. 情商 人工智能聊天机器人可能会取得一些进步，使其具备人类情商。因此，它们将知道如何更好地理解和回应用户的情绪，使之更有同情心和支持性。这一切都是因为有了更好的算法，可以分析情绪并识别情绪，从而得出更微妙、更微妙的响应。 3. 与语音助手的集成 未来，人工智能聊天机器人将与Alexa、Siri和谷歌助手等语音助手更加融合。这意味着用户可以轻松地在文本和语音之间切换，通过与聊天机器人交谈进行互动，并获得语音响应。在文本和语音功能相结合的地方，用户体验就会增加。 4. 深层语境理解 未来的人工智能聊天机器人将有深刻的语境理解,使之有逻辑连贯性和背景相关的对话。这也将使支持更有意义,因为它们记忆和参考过去的互动的能力将更高。提高背景意识，有助于提高个性化和效率。 5. 提高多模式能力 未来的人工智能聊天机器人还将具有先进的多模式能力，即聊天机器人将能够处理以文本、语音和图像形式出现的输入，然后给出适当的响应。这些多模式交互将使聊天机器人以更灵活和全面的方式参与，从而提高其整体功能和可用性。 6. 隐私和安全将受到更多关注 人工智能聊天机器人正在成为生活中不可或缺的一部分，人们的注意力将转移到隐私和安全上。未来的发展将围绕用户数据的安全性，使交互安全，而不会引起对数据泄露和侵犯隐私的担忧。建立严密的安全性，对于赢得用户信任和确保遵守有关数据保护的法规至关重要。 7. 与物联网设备集成 AI聊天机器人具有与物联网设备集成的能力，将能够接管智能家居设备，并通过交互传播信息。这至少将使聊天机器人能够操作联网设备，并与智能家居生态系统很好地融合。 8. 更高的机器学习算法的应用 即将推出的人工智能聊天机器人将采用更高的机器学习算法，这将提高它们的学习能力和性能。这将使聊天机器人能够通过互动不断学习，并根据新出现的用户需求和偏好调整其响应。更好的机器学习，将使聊天机器人系统更加智能和反应灵敏。 9. 聊天机器人进军新行业 人工智能聊天机器人将进入传统客户服务以外的行业，包括医疗保健、金融和教育等。在这个方向上，聊天机器人将在获得支持和特定行业信息方面发挥至关重要的作用，这些信息将彻底改变这些行业与客户和其他利益相关者之间的关系。 10. 协作人工智能聊天机器人 下一代的工作将包括开发协作人工智能聊天机器人,这些机器人可以集体工作,以解决复杂的问题和全面的支持。聊天机器人之间共享的每一个知识和见解，都能让它们更好地发挥作用，并准确地满足人们的询问。有了协作式聊天机器人，在解决问题时就有了更多的相互联系。 11. 训练人工智能聊天机器人的先进方法 由于人工智能聊天机器人仍在发展中,训练方法也在为下一阶段做好准备。未来的训练方法将涉及先进的技术:迁移学习和少次学习。这使得聊天机器人可以从最小的数据中学习，并快速适应新情况。这将使它们在处理广泛的相互作用时更加准确。 12. 更有创意的人工智能聊天机器人 人工智能聊天机器人的未来预计将使他们成为更有创造性的实体,同时产生响应和内容。这将包括高度定制的营销内容,伟大的讲故事,以及将适应用户的情绪和品味的对话流。这种发展将使与聊天机器人的互动非常有趣和愉快。 13. 为心理健康支持设计人工智能聊天机器人 未来的人工智能聊天机器人将通过治疗性对话、情绪追踪和危机干预，在支持心理健康方面发挥非常重要的作用。这些聊天机器人将被设计成具有丰富的移情算法和情感识别，因此它们将提供敏感和支持性的响应来指导用户。 14. 增强与人类代理的合作 人们对人工智能聊天机器人的合作寄予厚望，尤其是在处理更复杂的查询时。这种混合模型既提高了机器人的效率，又对人类代理人有了细致入微的理解。 15. 增强现实环境中的人工智能聊天机器人 将人工智能聊天机器人集成到增强现实环境中，如Snapchat滤镜、PokemonGo等，将带来新的交互性和沉浸式体验。聊天机器人将为AR应用提供情境信息和支持。 总结 ChatGPT等人工智能聊天机器人的未来是闪闪发光的，充满了创新。通用人工智能、提高情商，甚至多模态能力，将彻底改变它们在客户互动中的作用。随着人工智能聊天机器人的不断发展，它们将能够熟练地提供个性化、安全且与背景相关的支持。企业和开发人员应该意识到这些趋势，以充分利用人工智能聊天机器人并改善用户体验。接受这些改进，意味着接受一条通向更直观、更有效的聊天机器人解决方案的道路。 像人工智能聊天机器人的未来目标1、伯特等在这个领域,通用的人工智能、改善的情绪智能,甚至多模态功能都将彻底改变他们在客户互动中的作用。随着人工智能聊天机器人的不断发展,他们将善于提供个性化、安全和与环境相关的支持。企业和开发人员应该意识到这些趋势,以充分利用人工智能聊天机器人和改进用户体验。接受这些改进意味着拥抱一条通往更直观和更有效的聊天机器人解决方案的道路。 -
大语言模型与生成式人工智能的区别 大语言模型与生成式人工智能的区别 随着人工智能（AI）的迅猛发展，特别是在自然语言处理（NLP）领域，出现了“大语言模型”（LLM）和“生成式人工智能”（GAI）这两个概念。尽管两者在功能和应用上有许多重叠之处，但它们在技术本质、应用场景和开发目标上存在显著差异。本文旨在通过对大语言模型和生成式人工智能的深入分析，了解这两种技术的区别，以及它们各自的行业应用和未来发展趋势。 大语言模型：核心技术及应用 大语言模型是指通过大规模的文本数据进行训练，能够理解、生成和分析自然语言的深度学习模型。大语言模型的核心技术基础是Transformer架构，其通过注意力机制有效处理序列数据，并能够并行化训练过程。以下是大语言模型的几个关键特点： 语言理解与生成能力：大语言模型能够捕捉语言中的复杂语法结构和语义信息，进行高质量的文本生成。这使得它在文本补全、翻译、摘要生成等任务中表现出色。 情境感知：现代的大语言模型，如GPT-4和BERT，能够理解情境，从而生成连贯且符合逻辑的文本。这种能力使其在对话系统、内容创作和客户服务等领域具有广泛应用。 知识储备与推理能力：通过在大量数据上的训练，大语言模型内嵌了大量的事实性知识和世界知识。这种特性使其能够在知识问答、信息检索和数据挖掘等应用中提供支持。 应用场景： 自然语言处理：包括文本分类、情感分析、自动翻译等。 智能助手：如虚拟助手、对话机器人等。 内容生成：自动化的文章撰写、编写代码和生成创意文案等。 生成式人工智能：多模态与创造性应用 生成式人工智能指的是能够创造出新的内容或数据的AI系统。其不仅限于文本生成，还包括图像、音频、视频等多种形式的内容生成。生成式人工智能依托于大语言模型的发展，同时结合了生成对抗网络（GAN）、变分自动编码器（VAE）等多种生成模型，展现出以下独特特性： 多模态生成：生成式人工智能能够生成不止一种类型的内容。例如，DALL-E可以根据文本描述生成图像，而Jukedeck则可以根据输入生成音乐。这种多模态能力使生成式人工智能的应用领域更加广泛。 创造性与个性化：生成式人工智能可以通过学习大量的艺术风格、音乐形式或文学风格，创造出新的、独特的作品。它在艺术创作、个性化广告设计、游戏设计等领域得到了广泛应用。 交互性与适应性：生成式人工智能能够根据用户的反馈不断调整生成内容。例如，用户可以调整生成图像的某些特征，或是在生成文本中插入特定的主题或风格，这使得生成内容更加符合用户需求。 应用场景： 视觉内容生成：图像生成、视频特效、增强现实（AR）等。 声音与音乐生成：自动作曲、语音合成、音效设计等。 虚拟世界与游戏设计：生成虚拟场景、角色和故事情节等。 核心区别与技术定位 尽管大语言模型和生成式人工智能在技术基础上有许多重合之处，特别是在文本生成方面，但它们在应用广度和目标上存在显著区别： 技术广度：大语言模型主要聚焦于文本数据的处理与生成，而生成式人工智能则跨越了文本、图像、音频等多种模态，具有更广泛的应用领域。 生成的目标与应用场景：大语言模型的生成主要是基于已有语言数据的理解和补全，目标是生成连贯、符合语法和语义的文本内容。生成式人工智能则更侧重于创造性和个性化，生成内容往往具有独创性，应用场景更加多样化。 用户交互与定制化：生成式人工智能通常允许用户对生成过程进行干预和定制，生成结果可以根据用户需求进行调整。而大语言模型通常生成的文本是基于输入背景和模型内在的语言知识，用户的干预能力相对有限。 行业应用与未来展望 大语言模型和生成式人工智能在各自领域内的广泛应用，推动了多个行业的创新与变革。以下是一些典型行业的应用与展望： 内容创作与媒体：大语言模型已经在新闻自动化、博客撰写和社交媒体内容生成中展现出强大的能力。生成式人工智能则在视觉艺术、广告设计和电影特效制作中发挥着越来越重要的作用。 教育与培训：大语言模型被用于自动化的教学助手、个性化学习路径的生成等。生成式人工智能则用于生成虚拟学习环境、创造性教学内容和沉浸式教育体验。 医疗与健康：大语言模型帮助医疗机构分析患者数据、生成医疗报告和辅助诊断。生成式人工智能可以生成医疗影像、模拟手术过程和提供个性化健康建议。 娱乐与游戏：生成式人工智能在生成游戏角色、场景和剧情方面表现出色，为游戏设计和虚拟世界开发带来了新的可能性。 未来，随着技术的不断演进，特别是多模态模型和更智能化的生成模型的出现，大语言模型与生成式人工智能之间的界限可能会更加模糊。两者将可能融合，形成更强大的生成系统，在更广泛的行业中产生深远影响。 总结 大语言模型和生成式人工智能在技术基础上有着紧密的联系，但它们在应用场景、技术广度和生成目标上存在显著差异。了解这些差异，对于推动人工智能技术的应用和创新至关重要。未来，随着AI技术的不断进步，大语言模型和生成式人工智能将继续在各自的领域内引领创新，并且有望在更多领域中交叉融合，推动全新的应用场景和行业变革。 -
物联网如何帮助企业实现可持续发展和净零目标 您可能已经知道，物联网 (IoT) 改变了各行各业。通过将设备和传感器连接到互联网，物联网可以实现更高水平的自动化、效率和数据驱动的决策。但是，您是否考虑过物联网如何在帮助组织实现可持续发展和净零目标方面发挥关键作用？在本文中，我们将深入探讨物联网如何帮助企业变得更绿色、更高效、更环保。让我们来看看！ 利用物联网提高能源效率 能源消耗是温室气体排放的主要因素之一。通过利用物联网，组织可以显著提高能源效率并减少碳足迹。以下是物联网实现这一目标的一些方法： 智能恒温器和照明：支持物联网的设备（如智能恒温器和照明系统）可以根据占用率和环境条件自动调整设置，从而显著节省能源。 能源监测：物联网传感器可以提供有关能源消耗的实时数据，帮助组织识别效率低下并优化能源使用。 需求响应：物联网可以帮助组织参与需求响应计划，其中他们同意在高峰时段减少能源消耗以换取财务激励。 减少浪费和简化运营 减少浪费是可持续发展的一个重要方面。物联网可以帮助组织优化流程，减少浪费，并最大限度地减少对环境的影响。其中一些方法包括： 库存管理：物联网传感器可以实时监控库存水平，使组织避免库存过剩并减少产品浪费。 预测性维护：通过监控设备健康状况，物联网可以帮助组织预测和预防设备故障，减少浪费并最大限度地减少停机时间。 智能农业：物联网支持的精准农业技术可以优化水、肥料和农药的使用，从而减少浪费并减少环境足迹。 远程监控和实时数据 物联网最显著的优势之一是它能够实时收集和分析数据。此功能对可持续发展工作具有深远的影响，包括： 环境监测：物联网设备可以监测空气质量、水质和其他环境因素，帮助组织跟踪其对环境的影响并确定需要改进的领域。 碳排放跟踪：支持物联网的传感器可以测量和报告碳排放，使组织能够跟踪其实现净零目标的进展情况，并做出数据驱动的决策以进一步减少排放。 能源消耗洞察：实时能源消耗数据可以帮助组织识别效率低下的情况并实施有针对性的节能措施。 物联网支持的运输和物流 运输和物流行业是温室气体排放的重要贡献者。物联网可以通过以下方式帮助该行业的组织变得更加可持续： 车队管理：物联网可以监控车辆性能、燃油消耗和维护需求，使组织能够优化路线、减少空转并提高燃油效率。 智能交通管理：通过分析交通数据，物联网可以帮助城市优化交通流量、减少拥堵并最大限度地减少交通对环境的影响。 电动汽车 (EV) 集成：物联网可以帮助组织管理和监控其电动汽车车队、优化充电时间表并减轻电网压力。 物联网打造智能、可持续的未来 物联网有可能将我们的城市、建筑和基础设施转变为智能、可持续的生态系统，促进更绿色的未来。以下是物联网可以为可持续发展和净零目标做出贡献的其他一些方式： 智能建筑：最佳物联网解决方案可以帮助创建更节能、更可持续、更舒适的建筑。通过集成传感器和自动化，智能建筑可以优化供暖、制冷和照明系统，从而减少能源消耗和碳排放。 水资源管理：物联网可以帮助组织监控和优化用水量，减少浪费并节约这一宝贵资源。例如，智能灌溉系统可以使用实时数据来确定最佳浇水时间表，从而最大限度地减少水资源浪费。 废物管理：物联网支持的废物管理系统可以帮助城市和组织优化废物收集和回收工作，减少垃圾填埋场废物并促进循环经济。 物联网应用及其可持续性影响 下表总结了本文讨论的各种物联网应用及其对可持续性工作的相应影响。通过采用这些物联网解决方案，企业可以增强其可持续发展计划并努力实现净零排放目标。 应用领域 物联网解决方案 可持续发展影响 能源效率 智能恒温器和照明 减少能源消耗，降低温室气体排放 能源监控 识别效率低下之处，优化能源使用 需求响应 平衡能源供需，降低能源峰值消耗 减少废物 库存管理 最大限度地减少产品浪费，优化库存水平 预测性维护 减少设备停机时间，延长资产使用寿命 智慧农业 优化水、肥料和农药的使用，减少浪费 远程监控和实时数据 环境监测 追踪环境影响，确定需要改进的领域 碳排放追踪 监测净零目标的进展情况，做出数据驱动的决策以减少排放 能源消耗洞察 找出效率低下之处，实施有针对性的节能措施 运输与物流 车队管理 优化路线，减少空转，提高燃油效率 智能交通管理 优化交通流量，减少交通拥堵，最大限度地减少交通对环境的影响 电动汽车（EV）集成 管理和监控电动汽车车队，优化充电计划，减轻电网压力 智能、可持续的未来 智能建筑 优化供暖、制冷和照明系统，减少能源消耗和碳排放 水管理 监测和优化用水，节约资源 废弃物管理 优化垃圾收集回收力度，减少填埋垃圾，促进循环经济 结论：拥抱物联网，共创可持续未来 物联网的强大之处在于它能够连接设备和系统，提供实时数据和洞察，从而推动更高效、更可持续的运营。如您所见，物联网为组织提供了大量机会来增强其可持续性并实现其净零目标。通过拥抱物联网，企业不仅可以减少对环境的影响，还可以在日益注重环保的市场中获得竞争优势。 -
GVS案例 | “双一流”新校区，怦然“新”动的KNX智能照明 九月开学季 各学段将迎来新学期 全部师生将迎来全新的校园生活 坐标江苏，南京林业大学的白马新校区 此刻也正等待着2024级新生们的到来 这个由南京林业大学与南京市溧水区人民政府 合作共建的新校区，将在今年9月正式投用 首批将迎来5000多名师生 走进新校区，草木葱茏，旌旗飞扬 水墨色调的合院式教学楼极具江南特色 新校区从人员管理、泛光照明、能耗、安防、教学 等方面引入智能化技术 搭建了集智慧教学、数字图书馆、环境智慧调节、平安校园等 于一体的新型现代化智慧校园系统 依托智慧校园系统打造的“无边界课堂” 学生可以通过智慧校园系统云端听课，告别“抢座位大战” 而教室、报告厅、会议室的智能照明系统 可实现人来灯亮、人走灯灭 GVS深谙舒适、健康、节能的照明对学校和师生的重要性 发挥KNX技术专长，为南京林业大学白马校区 提供了高品质的智能照明解决方案 1个总线系统 千亩校园照明，尽在指尖掌控 白马校区规划总占地3602亩，校舍总建筑面积106万㎡ 包括学习院楼和生活区。其中，学院楼包括4个组团 有51个各类实验室、85个多媒体教室 每个组团之间都有连廊相通 既是楼与楼之间的风雨连廊，也是学生的公共交流空间 生活区共有6栋宿舍楼和1个食堂 可满足6000名师生的生活和学习 校区内安装的KNX系统覆盖 6个学院(机械电子学院、林学院、生物学院、 土木与工程学院、汽车与交通学院、信息科技学院) 地下停车场以及安消一体化指挥中心 包含了近3万个照明控制点 通过传感器、控制器和执行器的紧密配合 极大地简化了对这片辽阔园区的管理 只需要轻轻按触恒·智能按键面板 便能精准控制每一盏灯，自如操纵各种场景 让师生轻松融入智能、高效、舒适、便捷的校园生活 ·单灯控制·组灯控制·定时控制·场景控制 管理人员可以通过可视化的管理软件 掌握整个校区的照明状态，并进行集中控制 有任何异常情况，KNX系统都能及时反馈并快速响应 确保校园的有序运行 用健康好光 构建温馨、舒适、活力的知识殿堂 教学楼作为学校的核心区域 其内的多媒体教室、阶梯教室、实验室等对光线的要求尤为突出 过强的光线会影响学习效果，而光线不足又会造成学习疲劳 GVS的KNX智能照明方案 符合WELL健康建筑标准 巧妙利用重点与局部相结合的照明手法 精心考量不同区域、不同时段的功能需求 打造匀亮柔和的护眼灯光 确保师生都能在健康舒适的环境下享受教与学的乐趣 即便是全开，或是全关 整个区域的灯光开闭也是井然有序，柔和过渡 在午休等需要放松身心的时段 其照明设计注重温馨与舒适 GVS巧将智能照明与窗外透进来的自然光和谐交汇 打造低色温、低亮度的照明环境 保证基础照明同时营造出柔和而安静的休憩氛围 以人为本，为师生打造舒适、健康好光 多元智能管理 新型智慧化校园，化身低碳优等生 作为中国近代林业高等教育的发祥地、国家“双一流”建设高校 承载着国家与社会的期望 南京林业大学致力于将白马校区建设成为 发展壮大学科特色的主阵地、加快绿色低碳转型的新引擎 以及服务国家和地方经济社会发展的主力军 为南京争当发展新质生产力重要阵地主攻手 贡献更多的智慧和力量 若仍沿用过去的校园照明，依赖于传统的开关控制 不仅操作繁琐、效率低下，而且容易造成能源浪费 而KNX智能照明系统的引入，则彻底解决了这一问题 通过智能感应和定时控制，灯光仅在需要时开启 避免了不必要的能源消耗 同时也为师生提供了更为便捷的校园生活体验 比如以前学生晚自习结束离开教室，灯可能没有关 晚上管理员得挨个跑去关 现在，无论是教室、还是报告厅、会议室都使用了传感器 感应到有人来了，自动开启，人走了，自动关闭 感应到自然光线强，降低灯光亮度或关闭部分灯光; 反之加强或开启更多灯光 免人工操作更便捷，也极大提高了能源使用效率 通过精确的数据分析 KNX系统能够有效降低能耗达30%~50% 显著提升了校园的绿色指数 更彰显南京林业大学对可持续发展的承诺 夕阳西下，夜幕降临，教室里的灯光缓缓亮起 这座崭新的校园如同被赋予了生命 师生们目之所及，不仅仅是光的盛宴 更是科技与教育完美融合的见证 KNX智能照明系统作为现代科技与学校、教育融合的桥梁 为南京林业大学白马校区注入了全新的活力 不仅为师生提供了一个更加舒适和高效的学习环境 也助力其成为智慧校园建设的标杆 -
远程信息处理如何塑造更加绿色的交通未来？ 随着全球气候变化的加剧和城市化进程的加快，交通领域面临着巨大的挑战。传统的交通模式不仅造成了严重的环境污染，还导致了能源的浪费和交通拥堵。为了应对这些问题，远程信息处理技术应运而生，它通过高效的数据收集和分析，为交通系统的绿色转型提供了可能。 一、远程信息处理技术概述 远程信息处理技术是一种集成了传感器、通信设备和数据处理平台的系统。它能够实时收集车辆的位置、速度、行驶状态等信息，并通过无线网络将这些信息传输到中心服务器。在那里，数据被分析和处理，以提供交通管理、安全监控和环境监测等服务。 二、远程信息处理与绿色交通 优化交通流量 远程信息处理技术能够实时监控交通流量，通过智能交通信号控制系统，优化交通信号灯的配时，减少车辆等待时间，降低尾气排放。 提高能源效率 通过车辆之间的通信，可以实现更加高效的驾驶行为，如避免急加速和急刹车，从而减少燃油消耗和温室气体排放。 促进电动化和替代能源车辆的发展 远程信息处理技术可以为电动车辆提供充电站位置、充电状态和电池剩余电量等信息，鼓励更多人使用清洁能源车辆。 增强交通安全 通过车辆与车辆、车辆与基础设施之间的通信，可以提前预警潜在的交通事故，减少事故发生率，从而降低因事故导致的交通拥堵和环境污染。 支持共享出行 远程信息处理技术可以支持共享汽车和共享单车服务，通过优化车辆分配和使用，减少私家车的数量，降低交通拥堵和环境污染。 三、远程信息处理技术的应用案例 智能交通管理系统 在新加坡等城市，智能交通管理系统通过远程信息处理技术，实现了交通流量的实时监控和优化。 电动汽车充电网络 特斯拉等公司利用远程信息处理技术，为电动汽车用户提供了充电站的实时信息，促进了电动汽车的普及。 车联网服务 通用汽车等公司推出的车联网服务，通过车辆之间的通信，提高了驾驶的安全性和舒适性。 四、面临的挑战与解决方案 数据安全与隐私保护 随着数据的大量收集，如何保护用户隐私和数据安全成为一个重要问题。需要制定严格的数据保护政策和技术措施。 技术标准和兼容性 不同厂商和地区的技术标准不一，需要建立统一的技术标准和接口，以实现不同系统之间的互联互通。 基础设施建设 远程信息处理技术的广泛应用需要大量的基础设施支持，如通信基站、数据处理中心等，这需要政府和企业的共同努力。 五、未来展望 随着5G通信技术的发展和人工智能的融入，远程信息处理技术将迎来更加广阔的应用前景。它将不仅仅是交通管理的工具，更将成为智慧城市建设的重要组成部分，为实现可持续发展目标做出贡献。 结语 远程信息处理技术为交通系统的绿色转型提供了强大的技术支持。通过优化交通流量、提高能源效率、促进电动化和替代能源车辆的发展、增强交通安全和支持共享出行，它正在塑造一个更加绿色、高效和智能的交通未来。面对挑战，我们需要不断创新和合作，以确保这项技术能够为全人类的福祉做出更大的贡献。 -
生成式人工智能采用已达到关键转折点 新报告发现，受迄今为止强劲价值的推动，企业正在加大对生成人工智能的投资，但挑战依然存在。 根据调查结果，大多数接受调查的组织（54％）正在寻求提高效率和生产力，但只有38％的组织正在跟踪员工生产力的变化。 然而，其中许多努力仍处于试点或概念验证阶段。近三分之二的受访者(68%)表示，他们的组织已将30%或更少的生成式AI实验完全投入生产。 这一发现发表在德勤《企业生成式人工智能状况》第三季度报告中，该咨询公司对14个国家的2,770名董事至高管级别的受访者进行了调查。 该报告深入分析了企业如何在对生成式人工智能采用的期望不断提高和扩展挑战不断出现的情况下进入一个不稳定阶段，以及人工智能如何满足或未达到预期。 研究表明，GenAI的最大优势不仅限于提高效率、生产力和降低成本，超过一半的受访者指出，GenAI还带来了更多创新、改进产品和服务、增强客户关系和其他类型的价值。 然而，报告还发现，尽管人们对转型影响的期望越来越高，但数据、规模和风险挑战限制了选择并削弱了领导层的热情。 随着有前景的实验和用例开始获得回报，很明显这是生成人工智能的关键时刻，需要在领导者的高期望和挑战之间取得平衡。 第三季度调查显示，现在比以往任何时候都更重要的是，变革管理和深度组织整合对于克服障碍、释放价值和建设GenAI的未来至关重要。 报告得出的结论是，向高管层展示生成式人工智能部署的价值对于持续投资至关重要，因为随着用例的成熟，领导者将不太愿意仅仅基于远大的愿景和害怕错失良机而进行投资。 例如，研究发现，41%的受访者难以定义和衡量其生成式人工智能努力的确切影响，只有16%的受访者向首席财务官定期提交有关生成式人工智能所创造的价值的报告。 随着应用和用例的成熟，领导者将不太愿意仅仅基于远大的愿景和害怕错失机会而进行投资。 -
大语言模型与生成式人工智能的区别 大语言模型与生成式人工智能的区别 随着人工智能（AI）的迅猛发展，特别是在自然语言处理（NLP）领域，出现了“大语言模型”（LLM）和“生成式人工智能”（GAI）这两个概念。尽管两者在功能和应用上有许多重叠之处，但它们在技术本质、应用场景和开发目标上存在显著差异。本文旨在通过对大语言模型和生成式人工智能的深入分析，了解这两种技术的区别，以及它们各自的行业应用和未来发展趋势。 大语言模型：核心技术及应用 大语言模型是指通过大规模的文本数据进行训练，能够理解、生成和分析自然语言的深度学习模型。大语言模型的核心技术基础是Transformer架构，其通过注意力机制有效处理序列数据，并能够并行化训练过程。以下是大语言模型的几个关键特点： 语言理解与生成能力：大语言模型能够捕捉语言中的复杂语法结构和语义信息，进行高质量的文本生成。这使得它在文本补全、翻译、摘要生成等任务中表现出色。 情境感知：现代的大语言模型，如GPT-4和BERT，能够理解情境，从而生成连贯且符合逻辑的文本。这种能力使其在对话系统、内容创作和客户服务等领域具有广泛应用。 知识储备与推理能力：通过在大量数据上的训练，大语言模型内嵌了大量的事实性知识和世界知识。这种特性使其能够在知识问答、信息检索和数据挖掘等应用中提供支持。 应用场景： 自然语言处理：包括文本分类、情感分析、自动翻译等。 智能助手：如虚拟助手、对话机器人等。 内容生成：自动化的文章撰写、编写代码和生成创意文案等。 生成式人工智能：多模态与创造性应用 生成式人工智能指的是能够创造出新的内容或数据的AI系统。其不仅限于文本生成，还包括图像、音频、视频等多种形式的内容生成。生成式人工智能依托于大语言模型的发展，同时结合了生成对抗网络（GAN）、变分自动编码器（VAE）等多种生成模型，展现出以下独特特性： 多模态生成：生成式人工智能能够生成不止一种类型的内容。例如，DALL-E可以根据文本描述生成图像，而Jukedeck则可以根据输入生成音乐。这种多模态能力使生成式人工智能的应用领域更加广泛。 创造性与个性化：生成式人工智能可以通过学习大量的艺术风格、音乐形式或文学风格，创造出新的、独特的作品。它在艺术创作、个性化广告设计、游戏设计等领域得到了广泛应用。 交互性与适应性：生成式人工智能能够根据用户的反馈不断调整生成内容。例如，用户可以调整生成图像的某些特征，或是在生成文本中插入特定的主题或风格，这使得生成内容更加符合用户需求。 应用场景： 视觉内容生成：图像生成、视频特效、增强现实（AR）等。 声音与音乐生成：自动作曲、语音合成、音效设计等。 虚拟世界与游戏设计：生成虚拟场景、角色和故事情节等。 核心区别与技术定位 尽管大语言模型和生成式人工智能在技术基础上有许多重合之处，特别是在文本生成方面，但它们在应用广度和目标上存在显著区别： 技术广度：大语言模型主要聚焦于文本数据的处理与生成，而生成式人工智能则跨越了文本、图像、音频等多种模态，具有更广泛的应用领域。 生成的目标与应用场景：大语言模型的生成主要是基于已有语言数据的理解和补全，目标是生成连贯、符合语法和语义的文本内容。生成式人工智能则更侧重于创造性和个性化，生成内容往往具有独创性，应用场景更加多样化。 用户交互与定制化：生成式人工智能通常允许用户对生成过程进行干预和定制，生成结果可以根据用户需求进行调整。而大语言模型通常生成的文本是基于输入背景和模型内在的语言知识，用户的干预能力相对有限。 行业应用与未来展望 大语言模型和生成式人工智能在各自领域内的广泛应用，推动了多个行业的创新与变革。以下是一些典型行业的应用与展望： 内容创作与媒体：大语言模型已经在新闻自动化、博客撰写和社交媒体内容生成中展现出强大的能力。生成式人工智能则在视觉艺术、广告设计和电影特效制作中发挥着越来越重要的作用。 教育与培训：大语言模型被用于自动化的教学助手、个性化学习路径的生成等。生成式人工智能则用于生成虚拟学习环境、创造性教学内容和沉浸式教育体验。 医疗与健康：大语言模型帮助医疗机构分析患者数据、生成医疗报告和辅助诊断。生成式人工智能可以生成医疗影像、模拟手术过程和提供个性化健康建议。 娱乐与游戏：生成式人工智能在生成游戏角色、场景和剧情方面表现出色，为游戏设计和虚拟世界开发带来了新的可能性。 未来，随着技术的不断演进，特别是多模态模型和更智能化的生成模型的出现，大语言模型与生成式人工智能之间的界限可能会更加模糊。两者将可能融合，形成更强大的生成系统，在更广泛的行业中产生深远影响。 总结 大语言模型和生成式人工智能在技术基础上有着紧密的联系，但它们在应用场景、技术广度和生成目标上存在显著差异。了解这些差异，对于推动人工智能技术的应用和创新至关重要。未来，随着AI技术的不断进步，大语言模型和生成式人工智能将继续在各自的领域内引领创新，并且有望在更多领域中交叉融合，推动全新的应用场景和行业变革。