除了让冰箱知道什么时候牛奶喝完了,物联网(IoT)还有更深层次的东西。在这个系列文章中,我们将分析三个IoT网络,以及用它们可以实现的企业服务。
在上世纪80年代,卡内基梅隆大学有一组计算机科学学生将他们公寓的一台可乐售卖机连接上互联网。这台机器可以报告库存量,以及新放置的饮料是否已经冰冻。
这就是所谓物联网(IoT)的开端,传奇仍在继续。
许多围绕IoT技术的公众宣传都集中在消费类应用上,例如大家所熟知的当牛奶喝完后就会自动下订单购买的电冰箱。这些IoT技术主要是一些具有收发数据连网功能的物件。但是,IoT网络也逐渐成为各种组织的强力支持,其中包括市政、校区和商业环境等。在11月,Gartner预测到2015年会有49亿连网“物体”,其数量比2014年增长30%。Gartner指出,这个数字很可能到2020年达到250亿。
然而,随着企业寻找到更多的IoT应用,他们需要考虑大师设备涌入对环境的影响,如它们所产生流量对有线和无线网络的影响。支持IoT网络的基础架构也需要负责处理密度、管理和安全性等需求的变化。
我们将探寻现在正在运行IoT网络的三个组织——拉斯维加斯Sands集团、圣何塞与田纳西啤酒零售商Del Papa,探讨他们部署的网络,了解背后支撑这些网络的技术。
好文章,需要你的鼓励
苏黎世大学的实验显示,AI的说服成功率达到9-18%,而人类平均只有2.7%,AI比人类强6倍。在4个月内,13个AI账号成功说服了上百位Reddit用户改变观点,且没有人识破它们的身份
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
Roig Arena 将于 2025 年 9 月在瓦伦西亚开业,借助 Extreme Networks 的 6GHz Wi-Fi 与数据分析技术,实现无缝运营与个性化观众体验,打造全天候活动中心。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。