新一代自动识别数据收集技术白皮书
AI安全白皮书
AI安全白皮书执行摘要目录AI安全白皮书目录1. 迈向智能社会 022. AI安全面临五大挑战 033. AI安全典型攻击方式 043.1 闪避攻击 043.2 药饵攻击 053.3 后门攻击 053.4 模型窃取攻击 054. AI安全防御手段 064.1 AI安全攻防 074.2 AI模型安全 094.3 AI业务的安全架构 105. 携手共建安全的智慧未来 12参考文献 130101迈向智能社会近年来,随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进,诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。
越来越多公司都将增大在AI 的投入,将其作为业务发展的重心。
华为全球产业愿景预测:到2025年,全球将实现1000亿联接,覆盖77%的人口;85%的企业应用将部署到云上;智能家庭机器人将进入12%的家庭,形成千亿美元的市场。
人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。
1956年,麦卡锡、明斯基、香农等人提出“人工智能”概念。
60年后的今天,伴随着谷歌DeepMind 开发的围棋程序AlphaGo 战胜人类围棋冠军,人工智能技术开始全面爆发。
如今,芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋:交通+智能,最懂你的路;医疗+智能,最懂你的痛;制造+智能,最懂你所需。
加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年快速崛起主要归结于如下三点原因[1]:1)海量数据:随着互联网的兴起,数据以语音、视频和文字等形式快速增长;海量数据为机器学习算法提供了充足的营养,促使人工智能技术快速发展。
2)高扩展计算机和软件系统:近年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU 集群、GPU 和TPU 等专用硬件和相关的软件平台。
3)已有资源的可获得性:大量的开源软件协助处理数据和支持AI 相关工作,节省了大量的开发时间和费用;同时许多云服务为开发者提供了随时可获取的计算和存储资源。
5G应用场景白皮书
5G应用场景白皮书一、智能制造领域在智能制造中,5G 技术能够实现工业设备的智能化连接和控制。
通过 5G 网络,工厂内的机器人、数控机床、传感器等设备可以实时、高效地进行数据传输和交互。
这使得生产过程更加灵活和自动化,提高了生产效率和产品质量。
例如,在汽车制造工厂中,5G 可以支持无人驾驶的运输车辆在车间内准确无误地运输零部件,同时能够对生产线上的设备进行实时监控和故障预警。
一旦某个设备出现异常,相关数据会立即通过 5G 网络传输到控制中心,技术人员可以迅速采取措施进行维修,大大减少了生产中断的时间。
此外,5G 还能实现远程操控和虚拟工厂。
技术人员可以在千里之外通过 5G 网络对工厂内的设备进行精准操控,就如同在现场一样。
虚拟工厂则利用 5G 带来的高速数据传输,对整个生产流程进行模拟和优化,提前发现潜在问题,降低生产成本。
二、智能交通领域5G 在智能交通领域的应用将极大地改善交通状况和出行体验。
首先,5G 支持车联网技术的发展,使车辆之间能够实时通信和共享信息。
车辆可以获取周边车辆的速度、位置、行驶方向等信息,从而提前做出预警和决策,避免交通事故的发生。
同时,车辆与道路基础设施之间的通信也变得更加顺畅,交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整时长,提高道路通行效率。
其次,5G 助力自动驾驶技术的实现。
自动驾驶车辆需要大量的数据来感知周围环境和做出决策,5G 的低延迟和高速率能够确保这些数据的快速传输和处理,使车辆能够及时响应各种复杂的路况。
再者,5G 还可以用于智能公交系统。
乘客可以通过手机实时获取公交车辆的位置和预计到达时间,合理安排出行。
公交公司也可以根据实时客流量数据,灵活调整车辆的发车频率和线路,提高公交服务的质量和效率。
三、医疗健康领域在医疗健康领域,5G 技术为远程医疗、医疗物联网和医疗大数据等方面带来了新的突破。
远程医疗借助 5G 网络的高速和低延迟,专家可以远程对患者进行诊断和治疗。
NSA产品技术白皮书new
NSA技术白皮书NSA技术白皮书2010 – 01 – 27目录1. 引言 (1)1.1 背景 (1)1.2 定义 (1)2. NSA产品概述 (2)3. 透视模块 (4)3.1 相关技术介绍 (4)3.2 功能描述 (4)3.3 相关截图 (5)4. 安检模块 (8)4.1 相关技术介绍 (8)4.2 相关截图 (8)5. 优化模块 (10)5.1 相关技术介绍 (10)5.2 功能描述 (10)6. 流量分析模块 (11)6.1 功能介绍 (11)6.2 相关截图 (11)7. 流控模块 (13)7.1 相关技术介绍 (13)7.2 功能描述 (13)8. 除盲模块 (14)8.1 相关技术介绍 (14)8.2 功能描述 (14)8.3 相关截图 (14)9. 桌面管理模块 (16)9.1 相关技术介绍 (16)9.2 功能模块 (16)10. WEB图形用户界面 (17)10.1 功能介绍 (17)10.2 相关截图 (17)1. 引言1.1背景在信息化时代的激烈竞争环境中,网络与信息系统已成为几乎所有具有一定规模的用户正常生存运作和决策不可或缺的基础保障之一,是维持竞争力和效益的重要保证。
这些用户包括了企业、政府、大学、电信运营商、金融行业如银行和证券公司、大中型数据中心等。
因此,如何保证整个系统的正常运转,信息资源的高效、安全及合理的利用,网络系统的合理扩展,应用系统的平稳升级,成为管理人员对所在单位必须负起的最重要的职责。
随着网络与信息系统的功能与复杂度的日渐增加,管理人员面临着日益严峻的挑战,因而迫切需要工具的帮助。
目前市场上其他公司的管理产品一般都是偏重于内网基础设施管理的通用性产品,其功能侧重于监控网络基础设施和发现应用服务是否在线,都缺乏现代IT管理所需的其它许多重要功能。
如对应用服务质量的监控严重不足,尤其缺乏在网络边界处的管理解决方案,如流量监测、控制与优化,数据流带宽管理,网络异常流量检测与过滤等的安全管理。
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024(一)引言概述:大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代,大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向,包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文:1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结:展望2024年,大数据的发展将继续加速,数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中,我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规,共同推动大数据的发展繁荣,并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
维思比智能网络信息采集系统技术白皮书
维思比智能网络信息采集系统技术白皮书一、产品描述维思比智能网络信息采集系统(VSP Spider)的主要功能:实时监控和采集特定主题或领域内的目标网站的相关网页,分析采集网页的源文件内容并精确获取主题相关的正文和元数据信息,对获取的信息进行过滤、信息抽取、情感分析、消重和自动分类等数据加工处理,将结果存储到指定的数据库系统或XML格式文件中,提供自动获取信息的数据通道。
维思比智能网络信息采集系统的目标:全面获取主题或领域内的所有主题相关网页,精确分析并获取所有描述主题需要的元数据信息,从而获得主题或领域内多层次、多角度、更精确、更规范、更完备的高质量的数据。
VSP Spider与通用搜索引擎的区别z通用搜索是面向公众的水平搜索系统,VSP Spider是更适用于行业应用的垂直搜索系统。
z通用搜索覆盖的网站范围非常广,如Google的网页数量就超过了100亿,而VSP Spider 只是针对一些领域相关的网站或栏目,网页数量一般在千万以内。
z VSP Spider更加关注采集网页的质量,需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z通用搜索只需要分析出网页中的文字内容,而VSP Spider则需要精确提取应用系统所关心的网页中指定的元数据信息。
z对于VSP Spider已采集网页的分类、抽取和标引等数据加工的要求更加专业和精确。
z通用搜索提供基于关键词的全文检索,结果只提供TOP的若干个,而VSP Spider需要提供包括元数据、全文、智能扩展等全方位检索功能,并要求返回全部的查询结果。
二、系统结构图三、模块列表功能模块功能描述基本新闻采集实时监控和采集目标网站的新闻,可准确提取正文、作者、标题、来源、时间等元数据,采集结果可存储到各种主流的数据库系统或XML格式文件中。
可采集的网站数目不作限制。
用户评论采集实时监控和采集论坛或用户评论,可自动分解每一个回复的内容,支持主流的列表和树状结构评论,准确提取每个回复的正文、作者、标题、时间等元数据。
2023-大数据白皮书2020年-1
大数据白皮书2020年大数据白皮书是当前国内最具权威性的大数据行业报告之一,每年发布的新版都引起业内外的广泛关注。
而2020年新版的大数据白皮书,更是备受瞩目。
以下将从三个方面分步骤阐述其主要观点与特征。
一、新版本特征2020年大数据白皮书是一份面向全行业、关注最新发展趋势的大数据行业报告,其主要特征如下:1.立足新发展阶段:白皮书将“数据+智能”作为新时代大数据发展的主题,提出了“数据价值练就的产业链”、“数据能力为基础的经济体系”等新概念。
2.关注普惠:白皮书将大数据与社会民生结合,提出了网络扶贫、社区大数据平台等公益项目,助力普惠大数据应用。
3.全面覆盖:白皮书涵盖了大数据应用领域的各个方面,从互联网+、智慧城市、商业、金融等多个领域进行了深入剖析。
二、主要观点1.加强数据治理:白皮书认为,大数据时代需要加强对数据的治理,以规范数据流通、利用和保护。
同时,白皮书也提出了政府、行业和社会三方面建立数据治理机制,并用 AI、区块链等技术实现数据的“公正、透明、可信”。
2.智能驱动业务变革:白皮书认为,智能技术将是未来业务变革的主要驱动力之一。
其应用场景不断增加,能够提升企业效率和竞争力。
但同时,智能应用也面临数据隐私、AI不透明等问题,需要不断探索解决之道。
3.跨界合作共创价值:白皮书认为,大数据发展过程中需要各领域的跨界合作,共同探索新型媒体,以及金融、教育、医疗等领域数据开放整合,加强数字经济的战略合作。
三、存在的问题与未来展望1.界定数据边界:随着史上最大规模的数据泄露案件频繁发生,大数据白皮书2020也提出了数据隐私保护的问题。
未来将如何划定数据边界、建立安全保障机制,一直是业内关注的难题。
2.开放共享数据:白皮书2020认为数据是最基本的生产要素之一,其开放共享对于发展智能经济发挥着重要作用。
但数据的开放程度、共享方式、商业模式等还面临各种挑战,如何解决将是未来发展亟待解决的问题。
3.跨界合作机制建立:大数据的发展需要良好的生态环境和政策支持,跨界合作机制也是必需的。
中国智能物联网(AIoT)白皮书
中国智能物联网(AIoT)白皮书核心摘要:智能物联网(AIoT)是2018年兴起的概念,指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息(一般是在监控、互动、连接情境下的),在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、比对、预测、调度等。
预计2025年我国物联网连接数近200亿个,万物唤醒、海量连接将推动各行各业走上智能道路。
2019年,受益于城市端AIoT业务的规模化落地及边缘计算的初步普及,中国AIoT市场规模突破3000亿大关直指4000亿量级,由于AIoT在落地过程中需要重构传统产业价值链,未来几年发展节奏较为稳定。
当前AIoT技术和商业快速落地,然而,认知智能层面的发展仍然较慢,行业标准与规范化不足,大规模物联网设备的安全问题也有待重视。
在物联网和人工智能时代,消费领域和产业领域都面临新机遇,这一机遇窗口期内,用户触达能力和内容服务生态聚合能力是最重要的资源,具备明星产品+自有操作系统产品的企业更易突围,成长为AIoT时代的所在场景服务的核心者。
中国AloT的概念与现状智能物联网(AIoT)定义人工智能与物联网的协同应用智能物联网(AIoT)是2018年兴起的概念,指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息(一般是在监控、互动、连接情境下的),在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、比对、预测、调度等。
在技术层面,人工智能使物联网获取感知与识别能力、物联网为人工智能提供训练算法的数据,在商业层面,二者共同作用于实体经济,促使产业升级、体验优化。
从具体类型来看,主要有具备感知/交互能力的智能联网设备、通过机器学习手段进行设备资产管理、拥有联网设备和AI能力的系统性解决方案等三大类。
从协同环节来看,主要解决感知智能化、分析智能化与控制/执行智能化的问题。
AIoT2025产业瞭望:家庭AI管家智能家居交互方式无感化,跨终端无缝体验AIoT2025产业瞭望:建筑人居人居关怀使五千万人居住和工作体验提升AIoT2025产业瞭望:工业制造人机协同使7万工厂、630万制造从业者受益AIoT2025产业瞭望:智慧城市AIoT能够应用于城市中广泛遍在的各类终端设备AIoT整体架构主要包括智能设备与解决方案层、操作系统层、基础设施AIoT的体系架构中主要包括智能设备及解决方案、操作系统OS层、基础设施等三大层级,并最终通过集成服务进行交付。
智能制造解决方案白皮书
智能制造解决方案白皮书第1章:智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展背景 (3)1.2 智能制造的核心技术 (3)1.3 智能制造的价值与挑战 (4)第2章:国内外智能制造发展现状与趋势 (5)2.1 国际智能制造发展现状 (5)2.2 我国智能制造发展现状 (5)2.3 智能制造未来发展趋势 (5)第3章智能制造体系架构 (6)3.1 智能制造体系总体框架 (6)3.1.1 框架设计理念 (6)3.1.2 框架构成要素 (6)3.1.3 框架层次结构 (6)3.2 智能制造关键技术体系 (7)3.2.1 感知技术 (7)3.2.2 数据处理与分析技术 (7)3.2.3 控制与优化技术 (7)3.2.4 网络通信技术 (7)3.2.5 人工智能技术 (7)3.3 智能制造标准体系 (7)3.3.1 基础标准 (7)3.3.2 技术标准 (7)3.3.3 管理标准 (7)3.3.4 安全与可靠性标准 (8)3.3.5 评价与认证标准 (8)第4章工业互联网平台 (8)4.1 工业互联网平台概述 (8)4.2 工业互联网平台的核心功能 (8)4.3 工业互联网平台的应用实践 (8)第5章工业大数据与分析技术 (9)5.1 工业大数据概述 (9)5.1.1 定义与特点 (9)5.1.2 价值与应用 (10)5.2 工业大数据采集与存储 (10)5.2.1 数据采集 (10)5.2.2 数据传输 (10)5.2.3 数据存储 (11)5.3 数据分析与挖掘技术在智能制造中的应用 (11)5.3.1 设备故障预测 (11)5.3.2 生产优化 (11)5.3.3 质量控制 (11)5.3.5 客户关系管理 (11)第6章:工业与自动化 (11)6.1 工业技术概述 (11)6.1.1 本体技术 (12)6.1.2 控制技术 (12)6.1.3 传感器技术 (12)6.1.4 人工智能技术 (12)6.2 工业的应用场景 (12)6.2.1 装配作业 (12)6.2.2 焊接作业 (12)6.2.3 抛光打磨 (12)6.2.4 物流搬运 (13)6.2.5 检测与维修 (13)6.3 自动化与智能化生产线改造 (13)6.3.1 提高生产效率 (13)6.3.2 降低生产成本 (13)6.3.3 提高产品质量 (13)6.3.4 增强企业竞争力 (13)6.3.5 促进产业升级 (13)第7章智能工厂规划与设计 (13)7.1 智能工厂的总体设计理念 (13)7.1.1 模块化设计 (13)7.1.2 网络化协同 (14)7.1.3 数据驱动 (14)7.1.4 绿色可持续发展 (14)7.2 数字化车间设计与布局 (14)7.2.1 设备布局 (14)7.2.2 生产线设计 (14)7.2.3 工艺流程优化 (14)7.2.4 信息系统集成 (14)7.3 智能制造装备选型与集成 (14)7.3.1 装备选型原则 (15)7.3.2 装备集成 (15)第8章智能生产管理 (15)8.1 智能生产计划与调度 (15)8.1.1 生产需求预测 (15)8.1.2 生产计划编制 (15)8.1.3 生产调度优化 (15)8.2 生产过程监控与优化 (16)8.2.1 生产数据采集与分析 (16)8.2.2 生产过程可视化 (16)8.2.3 生产过程优化 (16)8.3 质量管理与设备维护 (16)8.3.2 设备维护 (16)8.3.3 设备功能优化 (16)第9章智能服务与运维 (16)9.1 智能服务概述 (17)9.2 设备远程运维与故障诊断 (17)9.2.1 设备远程运维 (17)9.2.2 故障诊断 (17)9.3 基于大数据的预测性维护 (17)9.3.1 数据采集与处理 (17)9.3.2 故障预测模型 (18)9.3.3 预测性维护策略 (18)第10章智能制造案例与启示 (18)10.1 国内外典型智能制造案例 (18)10.1.1 国内案例 (18)10.1.2 国外案例 (18)10.2 案例分析与启示 (19)10.2.1 案例分析 (19)10.2.2 启示 (19)10.3 智能制造未来发展方向与建议 (19)10.3.1 发展方向 (19)10.3.2 建议 (19)第1章:智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展背景智能制造作为制造业与信息技术深度融合的产物,是推动制造业转型升级、实现高质量发展的重要途径。
机器人认知自动化白皮书
还请记住以下几点:
快速试错。 对于任何创新项目来说,不同阶段的失败是不 可避免的。此外,RPA和R&CA的浪潮有不可预测性。因此 行动要迅速敏捷。快速试错可以让企业通过吸取关键的经验 教训来优化其R&CA的部署。
R&CA 在现实中的功能
一个模拟的商业案例(银行)展示了客户如何与认知技术对 接开立银行账户。它还展示了各种认知技术如何在后台集成 到RPA平台并与之一起运行。从这个案例中获取的所有机器 人认知元素将在与客户交互的每个步骤中进行细分和评估。 在本节结束时,将根据每个机器人认知工具在具体的商业案 例中的应用方式,创建完整的机器人认知工具包。
内容摘要
什么是R&CA?
简单来说,R&CA就是下图重合的绿色部分。让我们来仔细 看一看另外两个圆圈,以便于我们更好的理解R&CA.为什么要用R&CA?
R&CA的功能
R&CA对企业的影响
实用指南
核心观点洞察
小结
R&CA – 让科技更接近人类智能
人能做些什么?
人能做的一些基本的事情包括思考,学习,交流以及采取行 动。下图展示了认知工具与RPA平台的结合能如何模仿人的 智能。
思考及持续学习大脑:做出决策及持续改进 鼻子:感知及寻找新机会
采取行动:心脏:指引及监控手:执行基本且重复的工作
交流:眼睛:读取 耳朵:聆听 嘴巴:说话
内容摘要
什么是R&CA?
为什么要用R&CA?
中国射频识别RFID0技术政策白皮书
中国射频识别RFID0技术政策白皮书射频识别(RFID)技术是一种非接触式自动识别技术,其应用越来越广泛,包括物流管理、供应链管理、智能交通、智能制造、医疗健康等领域。
随着RFID技术的发展和应用,中国政府也制定了相关政策以推动RFID技术的发展和利用其潜在价值。
首先,中国政府鼓励和支持RFID技术的研发和创新。
政府鼓励企业加大对RFID技术的研究投入,并提供相关资金、场地和政策支持,以推动技术的创新和发展。
政府还鼓励建立技术开放平台,促进技术交流和合作,推动产学研结合,提升国内RFID技术的水平和竞争力。
其次,政府积极推动RFID技术在关键行业的应用。
政府鼓励RFID技术在物流管理、供应链管理、智慧城市、智能制造等关键行业的应用和推广。
通过推动RFID技术的应用,可以提高物流效率、降低运营成本、改善数据管理等,推动相关行业的发展和现代化。
再次,政府加强RFID技术的标准化和监管。
政府制定和完善RFID技术的标准体系,加强对RFID技术的监管和规范,确保技术的安全性和可靠性。
政府还鼓励企业遵守相关法律法规,保护用户的隐私和信息安全,防范和打击技术滥用和不当行为。
此外,政府加强RFID技术人才培养和交流。
政府鼓励高校和研究机构加强RFID技术人才培养,培养更多的高素质人才,提升国内RFID技术的研发和创新能力。
政府还鼓励与国际组织和其他国家进行技术交流和合作,吸取国际先进经验和技术,推动RFID技术在国内的应用和发展。
最后,政府加强RFID技术的市场推广和应用示范。
政府鼓励企业积极参与RFID技术的市场竞争,加大对RFID技术产品和解决方案的研发和推广力度。
政府还鼓励开展RFID技术的应用示范和推广活动,推动技术的普及和应用,提高社会管理的效率和水平。
综上所述,中国政府在推动RFID技术的发展和应用方面采取了一系列的政策措施,鼓励和支持技术的创新和推广,加强标准化和监管,加强人才培养和交流,推动技术的市场推广和应用示范。
物联网白皮书2023
物联网白皮书2023物联网白皮书2023摘要:本白皮书旨在探讨物联网的发展趋势、应用场景、技术挑战以及未来展望。
通过对物联网的全面分析,为各行各业的企业和个人提供决策支持和参考。
第一章:引言1-1 物联网的定义和概念1-2 物联网的历史发展1-3 本白皮书的目的和意义第二章:物联网的关键技术2-1 传感器技术2-2 通信技术2-3 数据处理和分析技术2-4 安全和隐私保护技术2-5 技术在物联网中的应用第三章:物联网的应用场景3-1 智能家居3-2 智能城市3-3 工业自动化3-4 农业物联网3-5 医疗健康3-6 物流和供应链管理第四章:物联网的挑战与解决方案4-1 安全和隐私挑战4-2 标准化和互操作性挑战4-3 大规模部署和管理挑战4-4 数据处理和分析挑战4-5 环境保护和可持续发展挑战第五章:物联网的未来展望5-1 行业发展趋势5-2 技术创新方向5-3 政策和法规支持附件:附件一:物联网相关案例分析附件二:物联网相关技术细节说明法律名词及注释:1-物联网:指能够相互连接,通过网络共享信息,并自动实现数据采集、传输和处理的物理设备、传感器、计算机系统等的网络。
2-传感器:用于检测和感知环境中的物理量,并将其转换为电信号的设备。
3-通信技术:指用于物联网设备之间进行数据传输和通信的技术,如无线通信、蓝牙、红外线等。
4-数据处理和分析技术:指用于物联网设备收集、存储和分析数据的技术,包括大数据分析、机器学习、数据挖掘等。
5-安全和隐私保护技术:指用于保护物联网设备和数据安全以及用户隐私的技术,包括身份认证、加密、访问控制等手段。
新一代信息技术产业发展白皮书
新一代信息技术产业发展白皮书随着新一代信息技术的不断发展,信息技术产业已经成为现代化
社会的重要组成部分之一。
新一代信息技术产业的发展涉及到多个方面,从智能制造、云计算、大数据、人工智能、物联网到5G等,都是
信息技术产业的热门领域。
在新一代信息技术产业的发展过程中,中国正逐步崛起成为全球
领先的互联网国家。
截至2019年,中国互联网用户规模已经超过8亿,移动互联网用户规模突破7亿。
在互联网企业方面,中国已拥有阿里
巴巴、腾讯、百度等世界级互联网巨头企业,具有很高的市场竞争力
和创新能力。
同时,中国信息技术产业的创新水平也在不断提升。
中国已经成
为全球人工智能领域的主要研究和应用国家之一,人工智能的产值也
在逐年增长。
此外,随着5G技术的商用化,中国已成为5G的重要推
动者,5G技术也将成为信息技术产业的重要发展方向之一。
新一代信息技术产业的发展还将对其他相关产业产生重要影响。
例如,人工智能技术将有助于推动医疗、金融、物流、交通等产业的
智能化升级;物联网技术将有助于提高土地利用效率,推动农业现代化;大数据技术将有助于优化城市管理,提高城市智能化水平等等。
因此,新一代信息技术产业的发展具有重要的战略意义和指导意义。
政府和企业应当积极促进信息技术产业的创新和发展,提高信息
技术产业的市场竞争力和创新能力,为全社会经济发展提供更好的支
持和服务。
同时,也需要加强相关政策的制定和实施,推动信息技术产业的可持续发展。
中国人工智能创新应用白皮书
中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临?2080 27203060005000400042003目录1.人工智能发展背景介绍62.人工智能商业应用现状143.人工智能产业应用场景案例举例224.企业该如何借力人工智能?315.附录37人工智能概念介绍人工智能是什么?人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称,它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。
关于三者的关系,简单来说,机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术。
机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。
A人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。
专用人工智能,即 在某一个特定领域应用的人工智能,比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力,可以快速学习, 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象,但在理论领域,通用人工智能算法还没有真正的突破,在可见的未来,通用人工智能既非人工智能讨论的主流,也还看不到其成为现实的技术路径。
专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角,我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术,具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
BA 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系资料来源:中国人工智能学会;罗兰贝格分析B 专用人工智能与通用人工智能的区别理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ × × × × 通用人工智能√√√√√√资料来源:中国人工智能学会;罗兰贝格分析早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始兴起深度学习取得突破,人工智能蓬勃发展1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能人工智能发展历史与现状人工智能的发展历史人工智能的概念形成于20世纪50年代,其发展阶 段经历了三次大的浪潮。
aigc产业发展及应用白皮书
aigc产业发展及应用白皮书AIGC(Artificial Intelligence and Graph Computing)是一种融合了人工智能和图计算的新兴技术,在产业发展和应用中具有重要的潜力。
本白皮书将重点探讨AIGC的产业发展趋势、技术应用领域、挑战和未来发展方向。
一、产业发展趋势1.人工智能(AI)的快速发展:随着计算能力的提升、数据量的增加和算法的不断优化,AI已经在多个领域展示出强大的能力,催生了AIGC技术的发展和应用需求。
2.大数据的普及与应用:随着互联网技术的不断发展,大数据已经成为了产业发展的重要基础,AIGC可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的模式和关联,提供更精确的数据分析和决策支持。
3.图数据库的兴起:由于传统关系型数据库难以有效处理复杂关系和具有时序性的数据,图数据库的兴起为AIGC提供了更好的技术基础,并且在金融、电商、社交网络等领域得到了广泛应用。
二、技术应用领域1.金融行业:AIGC可以应用于金融风险管理、反洗钱监测、个性化推荐和智能投资等领域,帮助金融机构提高风险控制能力、客户满意度和业务效率。
2.电商行业:AIGC可以利用用户行为、社交网络等数据,实现精准的个性化营销和推荐,提高用户购物体验、增加销售量。
3.交通运输行业:AIGC可以分析交通数据、地理信息等,进行交通拥堵预测、智能路线规划和交通监管,提高交通效率和城市管理水平。
4.医疗行业:AIGC可以结合医疗数据、疾病模式等,实现个性化医疗、疾病预测和药物研发,提高医疗服务和健康管理水平。
5.社交网络领域:AIGC可以分析社交网络中人际关系、兴趣关注等,实现智能推荐、精准广告和社交关系分析,优化社交网络平台的用户体验和商业模式。
三、挑战与应对1.数据隐私与安全:大规模的数据收集和处理面临着数据隐私泄露和安全风险,需要制定合适的数据管理和安全策略。
2.技术集成与应用落地:AIGC需要和现有系统集成,实现技术应用的落地,这涉及到技术标准、软硬件兼容性等问题。
afci白皮书
afci白皮书AFCI白皮书是指由阿里云智能计算联盟(AFCI)发布的技术白皮书,该白皮书详细介绍了阿里云在智能计算领域的技术理念、产品架构和解决方案。
在本文中,我们将根据AFCI白皮书的内容,分享一些与之相关的参考内容,以探讨智能计算的发展趋势和应用场景。
首先,AFCI白皮书强调了边缘计算的重要性和前景。
边缘计算是指将数据处理和分析的任务从云端转移到离用户近处的边缘设备上,以提高计算效率和降低延迟。
边缘计算的兴起受益于物联网的普及和边缘设备性能的提升,现如今已经广泛应用于工业自动化、智能交通等领域。
关于边缘计算,我们可以参考IDC发布的《边缘计算技术发展与应用研究报告》,该报告详细介绍了边缘计算的技术架构、应用场景和市场前景。
其次,AFCI白皮书阐述了人工智能与区块链的融合。
人工智能和区块链是近年来备受关注的两大热门技术。
人工智能的发展在于提高数据处理能力和算法模型的智能性,而区块链的发展在于构建安全可信的去中心化网络。
人工智能和区块链的结合,可以实现算法模型的验证和数据的隐私保护。
关于人工智能与区块链的融合,我们可以参考《人工智能与区块链融合的研究与应用》一书,该书从理论、算法和应用等维度进行了深入探讨。
此外,AFCI白皮书强调了云原生技术的重要性。
云原生是一种构建和运行在云计算平台上的应用程序的方法论,旨在实现应用的高可用性、弹性和可扩展性。
云原生技术包括容器、微服务框架和自动化运维工具等。
关于云原生技术,我们可以参考《云原生技术与实践》一书,该书介绍了云原生技术的基本概念、原理和实践案例,有助于我们深入了解云原生的应用和发展。
最后,AFCI白皮书提到了基于AI的物联网技术。
物联网(Internet of Things, IoT)是指将传感器、设备和其他物理实体通过互联网互相连接,形成一个网络,实现设备之间的信息交互和智能控制。
基于AI的物联网技术能够通过感知、识别和推理等能力,实现对物理世界的智能感知和智能决策。
多通道数据采集技术白皮书-V4.6-Public
上使用时海水的泼溅等)。
3 信号传输
传感器信号在经过设备采集之后,通过何种方式安全而可靠地传输到上位机或者服 务器中,这个问题随着大通道数(几百通道以上)数据采集项目的不断出现,其重 要程度与日俱增:无论前端设备与传感器的接线部分、还是整体系统的总线与组网 模式,其中只要有一处出现疏忽,整个数据采集系统都可能会受到影响。 前端 前端,指的是数据采集设备到传感器的接线部分。传统的数据采集设备是板卡形式 的(如下图),这种方式需要使用线缆与接线面板来使其与传感器引线连接。
采样速率
这一参数决定了每秒种进行模数转换的次数。一个高采样速率可以在给定时间下采 集更多数据,因此能更好地反映原始信号。
4
分辨率/量程 模数转换器用来表示模拟信号的位数即是分辨率。分辨率越高,信号范围被分割成 的区间数目越多,因此,能探测到的电压变量就越小(如下图)。
量程是模数转换器可以量化的最小和最大电压值。某些设备提供商的数据采集设备 都能做到对量程范围进行选择,可以在不同输入电压范围下进行配置。由于具有这 种灵活性,您可以使信号的范围匹配ADC的输入范围,从而充分利用测量的分辨 率。 值得一提的是,分辨率与精度是两个完全不同的概念,具体的区别可见本白皮书第 三章内容。 防护性 数据采集设备所使用的周围环境如果较为复杂和严苛的情况下,那么在选择时,工 程师需要对设备的防护等级进行考量。例如华穗科技(HUASUI)所推出的ioBox系 列产品都是具备IP三防等级认证,可有效防止工作环境所带来的冲击(例如在船舶
起的噪声和振动有充分的认知,而这个过程是非常复杂的。为了确定噪声和振动的 根源,完成产品的设计优化,工程师需要具有一套完整的分析手段:瀑布图、阶次 跟踪、时域数据分析、动平衡软件等各种信号处理工具(如下图)。
数据采集白皮书
数据采集白皮书
数据采集白皮书是关于数据采集的概念、技术、方法、工具和最佳实践的详细指南。
以下是一个数据采集白皮书的大纲示例:
一、引言
1. 数据采集的定义和重要性
2. 数据采集与数据挖掘、大数据等概念的关系
3. 数据采集的挑战和机遇
二、数据采集基础
1. 数据来源和类型
a. 结构化数据
b. 非结构化数据
c. 时序数据
d. 流数据
2. 数据质量和数据清洗
a. 数据预处理
b. 数据清洗和验证
c. 数据去重和整合
3. 数据采集的法律和道德问题
a. 隐私保护
b. 数据安全和合规性
c. 知识产权和版权问题
三、数据采集技术
1. 网络爬虫技术
a. 爬虫原理和分类
b. 爬虫工具和技术
c. 反爬虫策略和应对方法
2. API数据采集技术
a. API的原理和应用场景
b. API的数据格式和传输方式
c. API的调用方法和工具
3. 数据仓库和ETL技术
a. 数据仓库的概念和架构
b. ETL过程和工具
c. 数据抽取、转换和加载的实践技巧
4. 流数据处理技术
a. 流数据的概念和特点
b. 流处理引擎和工具
c. 流数据处理的应用场景和实践案例
5. 其他数据采集技术
a. 数据众包和众智平台采集技术
b. 社交媒体数据采集技术
c. 物联网(IoT)数据采集技术等
四、数据采集实践案例
1. 电商行业数据采集案例
2. 金融行业数据采集案例
3. 媒体行业数据采集案例
4. 其他行业数据采集案例等
5. 企业内部数据采集案例等。
中国人工智能系列白皮书科技大数据技术与应用
我国人工智能系列白皮书第一部分:概述1.1 人工智能的发展历程人工智能作为一门前沿科技领域,其发展历程可以追溯至上世纪50年代。
人工智能自诞生之初即备受关注,众多学者和科研机构积极投入其中,推动了该领域的不断发展。
1.2 我国人工智能的崛起进入21世纪以来,我国在人工智能领域的发展势头迅猛。
政府、企业和学术界纷纷加大对人工智能领域的投入,推动了我国人工智能的崛起。
1.3 本白皮书的意义随着我国人工智能的崛起,编撰一部我国人工智能系列白皮书,对于总结人工智能技术与应用的最新发展、共享我国在该领域的成果、对未来发展做出规划,具有重要的意义。
第二部分:我国人工智能的技术研究与应用2.1 人工智能技术的研究与突破在人工智能技术的研究方面,我国科研机构取得了一系列重大突破。
包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域的研究成果,使得我国在人工智能领域处于领先地位。
2.2 人工智能技术在各领域的应用除了在科研领域取得突破外,我国人工智能技术在各行各业的应用也日益广泛。
包括金融、医疗、教育、交通等领域,人工智能技术的应用正在深刻改变着各行业的发展模式。
第三部分:我国人工智能产业的现状与未来3.1 人工智能产业的发展现状在人工智能产业方面,我国的企业也纷纷加大了对人工智能领域的投入。
各大科技公司纷纷成立人工智能研究院,加速人工智能技术的商业化进程。
3.2 我国人工智能产业的发展前景随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大,我国人工智能产业的发展前景十分可观。
未来,我国将在人工智能技术与产业发展方面继续保持领先地位。
第四部分:我国人工智能发展的挑战与对策4.1 技术瓶颈与挑战人工智能技术的发展面临着一系列挑战,包括算法研究、数据安全、人才培养等方面存在瓶颈和难题。
4.2 对策与建议针对人工智能发展所面临的挑战,本白皮书提出了一系列对策与建议,包括加大人才培养力度、加强国际合作、加强技术创新等方面的具体举措。
大数据白皮书
大数据白皮书在当今信息化时代,大数据已经成为推动社会进步和经济发展的关键因素之一。
本白皮书旨在深入探讨大数据的内涵、价值、挑战以及未来的发展趋势,为相关领域的决策者、研究者和实践者提供参考。
大数据的概念起源于20世纪末,随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,数据量呈现出爆炸式增长。
大数据不仅仅是数据量的简单增加,它更代表了一种全新的数据处理和分析方式。
大数据的核心价值在于通过高效的数据挖掘和分析,揭示数据背后的深层次规律和趋势,从而为决策提供支持。
大数据的应用领域非常广泛,包括但不限于金融、医疗、教育、交通、政府管理等。
在金融领域,大数据可以用于风险评估、信用评分和市场预测;在医疗领域,它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定;在教育领域,大数据可以用于个性化教学和学习效果评估;在交通领域,它能够优化交通流量管理和事故预防;在政府管理中,大数据有助于提高公共服务的效率和质量。
然而,大数据的发展也面临着诸多挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题。
随着数据的广泛收集和使用,如何确保个人信息不被滥用、数据不被非法获取,成为了亟待解决的问题。
其次是数据质量的问题。
大数据的有效性很大程度上取决于数据的质量,数据的不准确或不完整都可能导致错误的分析结果。
此外,还有数据存储和处理的技术挑战,以及跨领域数据整合和标准化的问题。
面对这些挑战,我们需要采取一系列措施来推动大数据的健康发展。
首先,加强数据安全和隐私保护的法律法规建设,明确数据收集、存储、使用和共享的规则。
其次,提高数据质量管理,确保数据的准确性和完整性。
此外,还需要加强技术研发,提高大数据存储和处理的能力,以及推动跨领域数据整合和标准化的工作。
展望未来,大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
随着人工智能、机器学习等技术的不断进步,大数据的分析和应用将更加智能化和精准化。
同时,随着5G、物联网等新技术的普及,数据的收集和传输将更加高效,为大数据的发展提供更加广阔的空间。
三本白皮书内容要点五篇
三本白皮书内容要点五篇白皮书一:人工智能在教育领域的应用1. 介绍人工智能在教育领域的发展和现状,包括智能教育系统、个性化学习和智能辅导等方面。
2. 探讨人工智能在提高教学效果、促进学生学习兴趣和激发创造力等方面的优势和潜力。
3. 分析人工智能在教育中可能遇到的挑战和限制,如隐私保护、教师角色变化等问题,并提出相应的解决方案。
4. 提出推动人工智能在教育领域应用的政策建议,如加强师资培训、改革课程设计等措施。
5. 对未来人工智能在教育领域的发展趋势进行展望,包括深度学习、虚拟现实等新技术在教育中的应用前景。
白皮书二:区块链技术在金融领域的应用1. 介绍区块链技术的原理和特点,以及在金融领域的应用案例,如数字货币交易、智能合约等。
2. 探讨区块链技术在金融领域的优势,如提高交易安全性、降低成本和增加透明度等方面。
3. 分析区块链技术在金融领域可能面临的挑战和风险,如技术标准、法律法规等问题,并提出相应解决方案。
4. 提出推动区块链技术在金融领域应用的政策建议,如制定相关法律法规、建立监管机制等措施。
5. 对未来区块链技术在金融领域的发展趋势进行展望,如跨境支付、数字身份认证等新领域的应用潜力。
白皮书三:可持续发展目标在全球范围内的推进与落实1. 介绍联合国可持续发展目标的制定背景和目标内容,包括消除贫困、促进经济发展和保护环境等方面。
2. 探讨可持续发展目标在全球范围内的推进情况,包括各国实施情况、取得的成效和存在的问题等。
3. 分析全球推进可持续发展目标的主要挑战和障碍,如财政投入、政策制定和监测评估等方面,并提出相应的解决方案。
4. 提出加强全球合作、加大资源投入和加强监督机制等政策建议,以推动可持续发展目标的落实。
5. 对未来全球可持续发展目标的发展前景进行展望,如人工智能、清洁能源等新技术在实现目标中的作用。
白皮书四:气候变化对全球农业的影响与应对1. 介绍全球气候变化的趋势和主要原因,以及对农业产出和粮食安全的可能影响。
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执行概要射频识别(RFID)是当今信息技术产业和自动识别与数据收集(AIDC)行业内发展最快的板块之一。
众多机构正在利用射频识别技术的优势,即完善可靠、无人看管方式的无线数据交换能力,以及“智能标签”和电子产品代码(EPC)开发方面的技术创新,补充现有条形码系统的不足,并用来改善多种业务程序;射频识别系统已被公认为改变商业程序的催化剂。
由于主要零售商和美国国防部指令要求在其支持性供应链运作中实施EPC 射频识别方案,因而使射频识别技术最近的知名度大幅提高。
然而,射频识别技术的成长不单局限于这些计划,而是延伸至制造控制与材料管理、货品物流、药物安全、资产管理、顾客与患者跟踪以及许多其它领域。
某些评估资料显示,基于智能标签的EPC(电子产品代码)技术,其成长动力与广泛采纳正驱使供应链射频识别技术呈十倍的增长。
根据市场研究机构Venture Development Corp. 的调查,所有射频识别系统的总体全球市场将在三年内规模近乎翻番,从2003 年的11 亿美元增长到2005 年的21 亿美元。
尽管各个市场研究与行业分析机构在数量和百分率方面的调查结果略有不同,但是几乎每个机构都对射频识别技术的使用普遍表达了一种前景趋强的观点。
对大多数行业来说,智能标签将是在现有运作中结合射频识别技术的最可行方式。
智能标签中包含一个内嵌在标签材料中的签条,外部标签材料可印刷人工阅读的文字、图形和条形码。
印刷数据可以对签条内编入的信息形成补充与备份。
智能标签是提供射频识别价值的重要媒介。
它们不仅是许多射频识别应用中经济实惠的选择,而且还由于它们可以补充并利用旧有条形码系统,因而能够有效地被引入运作当中。
射频识别技术是许多高效而具有竞争性的商业实务的基础。
本白皮书将通过以下各方面介绍使您了解该技术如何推进您的业务:* 提供射频识别技术、性能和局限的概述;* 阐明智能标签的功能与制作选择;以及* 描述主要的射频识别应用及其优越性。
标准规范计划和大型项目都很引人注目,然而使射频识别技术呈爆炸式成长的真正驱动力在于商业价值。
根据Yankee Group 研究机构的调查,结合射频识别技术来改善数据同步性之后,消费包装产品与零售业可以削减20 亿至40 亿美元的成本。
根据Accenture 的调查结果,制造商可以将营运资本要求减少百分之二至百分之四,并可采用具有射频识别功能的工作程序使库存水平进一步降低。
射频识别技术是一种无线数据收集和通讯技术,它可以提供无人看管的自动监视与报告作业。
这些功能可以使运作呈现前所未有的直观性,在配合商业程序改造时,还能够使资产需求减少、库存降低、生产与运输量减少,而且所有运作中的人为要求都更低。
利用射频识别的功能优势来创建新的商业程序,这是从该技术获益的关键。
1射频识别技术的介绍射频识别技术使用低功率射频信号在芯片与读取器/编码器之间交换无线数据。
签条与读写装置之间不需要形成直视线,因而消除了其他形式自动数据收集技术中的许多人工与商品方面的要求。
射频识别读取器可以同时识别和处理在读取范围内的数百张签条。
射频识别条由集成电路(IC)和连接天线组成,天线通常为塑料薄片上的印刷导体或刻蚀导体。
存储在集成电路里的数据可以通过天线来发送。
签条可以比米粒还小,或者像砖块一样大。
射频识别条可以是被动式(无电池)或主动式(由电池实现自我供电)。
数据发送速度和范围将根据使用的射频频率、天线尺寸、功率输出和干扰而不同。
签条可以是只读式、读写式或者综合式,其中某些数据可以永久储存(比如序列号),同时有剩余存储空间用于随后使用期间的编码和更新。
在被动式系统中,即最通用的系统,射频识别读取器发送能量场来“催醒”签条,并向芯片提供能量来发送或存储数据。
加密演算法可以对签条与读取器之间传递的数据提供保障,以保护发送内容的安全与完整性。
在主动式系统中,电池通常用于提高签条的有效范围。
主动式签条还可以定期发送信号,如同灯塔信号一样,这样数据就可以由分布在设施内部的读取器来采集。
读取器可以集成在手持终端内部,固定和放置在战略要点,比如设施入口、货栈门或装配线;另外还可以集成在叉车和其他设备内部。
读取器包含用于标签来回收发信号的天线以及用于对接收信号和数据进行解码的处理器。
收集的数据会随后通过常用界面传递(比如电缆或者无线局域网)给主机计算机系统。
基于签条内的存储器容量和设计方式,读取器还可以在签条内编入新的数据。
读取器将按照当地(国家)射频释放规定来操作;签条与读取器必须符合特殊的技术规范与标准,以便使它们能够以明确定义的方式来通讯。
“频率捷变”读取器能够识别多种频率,并且在签条必须处理多种不同频率的环境下具有高度的优势。
另一种方法就是安装多种读取器,以支持每个读取点的不同频率,确保所有签条都得到处理。
应用要求决定着备选签条在频率、存储器和性能方面的要求。
其他考虑事项包括是否签条将作全球性使用,以及签条必须满足何种互用性标准(如果有)。
以下是普通类型的被动式射频识别条以及它们的性能特性:• 低频射频识别系统在125 kHz 频率下操作,典型的最大读取范围达20 英寸(508毫米)。
• 高频射频识别系统在13.56 kHz 频率下操作,典型的最大读取范围达3 英尺(1 米)。
• 超高频射频识别系统在多种频率下操作,包括868 MHz(欧洲),以915 MHz 和2.45 GHz 为中心的频带(微波)。
典型的读取范围通常为3-10 英尺(1-3米),但是系统在915 MHz频带下操作时可能会达到20 英尺(6 米)或更高的读取范围。
签条和读写装置的共享频率范围必须超出相同频率才能进行通讯。
加密与解码算法、数据内容和格式、接口协议与其他技术规格都必须与系统兼容才能工作。
有许多标准化工作与行业措施正待出台,以推进可互用系统的开发。
以下简要说明一些尤为重要的内容。
Zebra 积极参与此类以及其他标准化方面的活动,并致力于提供可支持主要国际标准的射频识别产品。
2E P C(电子产品代码)EPC(电子产品代码)系统规定了管理信息编码与通讯方式的技术协议,并创建了定义信息内容的数据结构。
在各种消费产品制造商、零售商、物流提供商、其他潜在的射频识别技术用户团体以及首要技术开发者—包括Zebra 技术公司的赞助下,EPC(电子产品代码)系统在麻省理工学院(MIT)Auto-ID 中心得到研究和开发。
EPC(电子产品代码)系统在商业化和管理方面的责任在2003 年11 月1 日被移交至EPC 环球有限公司,该公司是统一代码委员会(UCC)和国际物品编码协会(EAN)的附属机构;统一代码委员会和国际物品编码协会创建并维护EAN.UCC 系统,其中包括环球电子商务通讯标准、编号方案、唯一性管理以及条形码符号标准,包括用于全球消费产品方面的U.P.C和EAN条形码符号。
每个EPC 芯片将包含通常为96 位的识别编号,以提供唯一的、明确的、独立于环境的、无法复制的终身识别。
EPC 编号与U.P.C./EAN 全球贸易产品编号(GTIN)不同,GTIN 编号只能识别制造商和产品类型(比如XYZ 公司的12 盎司罐装可乐),而不能区分同种类型的产品;EPC 号码可以识别每件物品,类似于社会安全号。
识别方案可支持物品等级的跟踪操作,可用来提供更高的运作直观性。
EPC 规范按照它们的等级和版本划分出多种规范。
销售商规范遵守计划要求商家使用具体的等级和版本。
这里是已经完成商业开发的EPC 规范简介:• 等级0签条为只读性质,它们有64 位或96 位存储器,并在UHF 超高频频带868 与930 MHz 之间操作。
(由Matrics™, 提供的“等级0+”签条为读写性质,但是它们与等级0 共享同样的技术协议。
)• 等级1UHF签条为一次性可编程(OTP表示它们可以在制造厂编入EPC 编号之后被更新一次)性质,在868-930 MHz 频带内操作,并有多达96 位的存储器。
• UHF第二代(Gen2)规范的开发目的主要是解决原始协议中有关接口和全球频率供应性方面的顾虑。
Gen2 规定了签条上存储器可用容量为96 至256 位。
许多主要的供应商标签计划,包括那些来自美国国防部和Wal-Mart超市的计划,都要求使用Gen2 EPC 技术。
UHF Gen2 系统的操作频带被规定为860-960MHz,符合ISO 18000-6 标准。
• 从全球来看,读取器将按照当地(国家)释放规定来进行操作,例如,在美国为902-928MHz,新的ETSI(Europe +)规定:865.6-857.1MHz,日本:950-956MHz。
(两者不久后将被批准。
)签条将对860-960MHz 频带之间经过适当编码的信号做出应答。
• 等级1 HF(高频)规定了在13.56 MHz 频率下操作的96 位一次性编程签条的要求。
EPC 系统还规定了等级3、4 和5 的签条,可配合传感器用于其他更专业的应用。
软件开发者还认为,为数百万件商品分配唯一性识别编号将产生新的数据管理难题。
为了帮助解决这些难题,EPC 开发者创建了一种管理数据库和网络的系统。
其主要组件包括Savant(专家)(处理事件汇整、过滤和传播)、目标命名服务(ONS)以及实体标记语言(PML)。
3Savant软件可帮助读取器对数据的收集和流动进行管理,以及对ONS(目标命名服务)的互动进行管理。
目标命名服务是一种数据库结构,它可作为EPC 编号的目录。
实体标记语言保存的数据可通过参照由制造商分配的EPC 编号来帮助描述产品。
各个组织可以制作和阅读EPC 认证规范,无需实施完整的系统基础设施。
Savant 和目标命名服务在EPC 技术的实际应用中不要求使用。
I S O(国际标准化组织)ISO(国际标准化组织)总部位于日内瓦,它是首要的全球性标准机构。
由ISO批准的所有标准都基于开放的技术。
ISO 17363至17368是一系列物流容器识别的规范,它们还未被认定为标准。
该系列内的每种规范都用于不同的包装等级,比如货盘、货箱、纸盒与个别物品。
可以支持多种频率。
在货物密封、税费收取、动物识别和其他应用方面还有其他的ISO射频识别提案与标准。
在ISO 18000系列(比如18000-2、18000-3、18000-6)中有许多部分是物品识别与管理的标准,其中使用的系统在不同频率下操作。
ISO 18000-6 已经被批准作为用868-956 MHz 范围的频率进行物品管理的国际标准。
EPC 的UHF Gen2 规范与18000-6 制定的内容非常类似。