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舊設備，新危險：不受支持的物聯網技術的風險 過時的設備通常很容易成為攻擊者的目標，特別是如果它們存在可被利用的漏洞，并且由于它們的生命周期結束而沒有可用的補丁。 攻擊過時或易受攻擊的設備是一個問題，但為什么會有人試圖攻擊已停產的設備或運行不支持軟件的設備呢?為了獲得控制權?監視別人?答案是多方面的。 生命的終結即將來臨——對你的設備來說 當一個設備變得過時的時候，可能是因為它太慢了，所有者買了一個新的，或者與它的現代替代品相比，它缺乏功能，制造商將注意力轉移到新型號上，并將舊型號指定為生命周期結束(EOL)。 在此階段，制造商停止營銷、銷售或提供產品的部件、服務或軟件更新。這可能意味著很多事情，但從我們的角度來看，這意味著設備安全性不再得到適當維護，使最終用戶容易受到攻擊。 在支持結束后，網絡罪犯可以開始占上風。相機、電話會議系統、路由器和智能鎖等設備的操作系統或固件一旦過時，就不會再接收安全更新，從而為黑客攻擊或其他濫用行為敞開大門。 據估計，全球有大約170億臺物聯網設備（從門禁攝像頭到智能電視），而且這個數字還在不斷增加。假設其中只有三分之一在五年內過時。這意味著超過56億臺設備可能容易受到攻擊——雖然不是馬上，但隨著支持枯竭，這種可能性會增加。 很多時候，這些易受攻擊的設備最終會成為僵尸網絡的一部分——在黑客的指揮下，設備網絡變成了僵尸，聽從他們的命令。 一個人的垃圾是另一個人的寶藏 僵尸網絡利用過時且易受攻擊的物聯網設備的一個很好的例子是Mozi。這個僵尸網絡因每年劫持數十萬臺互聯網連接設備而臭名昭著。一旦受到攻擊，這些設備就會被用于各種惡意活動，包括數據盜竊和傳遞惡意軟件負載。僵尸網絡非常頑固，能夠快速擴張，但它在2023年被摧毀。 利用物聯網攝像機等設備中的漏洞，攻擊者可以將其用作監視工具，監視您和您的家人。一旦發現IP地址，遠程攻擊者就可以接管易受攻擊的聯網攝像機，而無需事先訪問攝像機或知道其登錄憑據。易受攻擊的EOL物聯網設備名單還在繼續，制造商通常不會采取行動修補此類易受攻擊的設備；事實上，當制造商倒閉時，這是不可能的。 為什么有人會使用制造商認為不受支持的過時設備？無論是缺乏意識還是不愿意購買最新產品，原因可能很多，而且可以理解。然而，這并不意味著這些設備應該繼續使用——尤其是當它們停止接收安全更新時。 或者，為什么不給它們一個新的用途呢？ 舊設備，新用途 由于我們身邊有大量的物聯網設備，出現了一種新趨勢：將舊設備重新用于新用途。例如，將舊iPad變成智能家居控制器，或將舊手機用作數碼相框或汽車GPS。可能性很多，但仍應牢記安全性——這些電子設備由于其易受攻擊的性質，不應連接到互聯網。 另一方面，從安全角度來看，將舊設備扔掉也不是一個好主意。除了不讓有毒物質弄亂垃圾填埋場的環境角度外，舊設備還可能包含其使用期間收集的大量機密信息。 同樣，不受支持的設備也可能最終成為僵尸網絡（由攻擊者控制并用于邪惡目的的受感染設備網絡）中的僵尸。這些僵尸設備通常最終被用于分布式拒絕服務(DDoS)攻擊，以報復性方式使某人的網絡或網站超載，或用于其他目的，例如轉移對另一次攻擊的注意力。 僵尸網絡可以造成很大的破壞，很多時候需要一個聯盟（通常由多個警察部隊與網絡安全機構和供應商合作組成）來摧毀或破壞僵尸網絡，例如Emotet僵尸網絡的情況。然而，僵尸網絡非常有彈性，它們可能會在破壞后重新出現，從而引發進一步的事件。 智能世界、智能罪犯和僵尸 關于智能設備如何為騙子利用毫無戒心的用戶和企業提供更多途徑，還有很多話可以說，關于數據安全和隱私的討論是值得的。 然而，從所有這些中可以得出的結論是，你應該始終保持設備更新，如果無法做到這一點，請嘗試安全地處理它們（擦除舊數據），在安全處理后用新設備替換它們，或者為它們找到新的、連接性更低的用途。 過時的設備很容易成為攻擊目標，因此通過斷開它們與互聯網的連接或停止使用它們，你可以感到安全，不會受到任何網絡危害。 -
更好的連接，實現更智能的交通 在交通運輸行業，一堆技術將不再奏效。你不能簡單地以特別的方式添加箱子和服務，并期望在他們需要的時候把你的貨物和人員送到他們需要的地方。將交通子系統與實時通信連接起來的整體方法是智能交通和未來的基礎。 以更快的速度、更低的成本和更低的風險運送更多的人和貨物是當今面臨的諸多挑戰之一。在全球健康危機之前，人們更多的是為了商務和娛樂而旅行，貨物運輸也在增加。當疫情來襲時，運輸運營商不得不幾乎在一夜之間調整他們的運營，以利用他們可用的任何數字技術。 如果你想繼續做生意，非接觸式支付、虛擬售貨亭和自動化操作很快成為做生意的“事實”方式。任何可以減少或消除對人類互動或干預的需求的技術優勢都被考慮在內。 隨著疫情從幾周持續到幾個月，并進入第二年，提供長期有效的數字解決方案的壓力只增不減，這些解決方案不僅僅是對危機的快速反應。疫情凸顯了運輸行業向更智能環境轉變的必要性，現在世界大部分地區已恢復正常運轉，這種轉變仍在繼續。 連通性創造機遇 從本質上講，每個運輸運營商都需要高效、順暢地通過他們的系統運送人員和貨物，這意味著他們必須同樣高效、順暢地連接系統中的數據。挑戰在于，雖然大多數運輸運營商擁有來自路線、資產管理、通信、安全、視頻流、乘客和業務應用程序的大量數據，但這些數據被隔離在不同的子系統中。 如果子系統不互連，就無法實時跨部門或跨組織角色共享信息。也許更重要的是，錯失了利用所有數據來確保貨物和乘客安全流動的機會。 試想一下，例如，如果電動門無法打開，需要發生什么情況。需要將情況通知維護人員，以便盡快開始調查和維修。需要規劃替代路線、資產部署和乘客管理。需要通知旅客延誤、改道或取消的情況。一線員工需要訪問所有最新信息以解答乘客的疑問。未互連的子系統會造成延誤、不確定性和不安全性，并可能對情況產生巨大的負面影響。這在澳大利亞這樣一個幅員遼闊的國家尤其嚴重，因為該國嚴重依賴長途運輸和互連運輸服務。 但是，相連的子系統可以執行預先確定的協議，確保維修及時進行，并讓乘客了解每個階段的進展情況。此外，還有其他機會可以利用數據實現更智能的交通環境，包括： 優化路線規劃和資產管理：子系統之間共享實時數據可確保交通運營平穩、按時進行，并最大限度地減少浪費。結合和分析來自 Wi-Fi 和票務子系統的數據可以突出顯示需求水平變化的趨勢，使運營商能夠優化燃料、能源或人力資源。基礎設施投資還可以與預期的交通流量保持一致，以優化預算。 改善乘客和客戶體驗：通過訪問來自多個系統的實時信息，運營商可以提供有關車輛和貨物移動的實時更新，警告即將發生的天氣情況，并幫助高效規劃人員和貨物的端到端旅程。眾所周知，澳大利亞的一些航空公司不再享有過去享有的崇高聲譽，如果這些航空公司能夠順利合作改善客戶體驗，所有這些因素都可以對業務產生積極影響。 數據貨幣化：運營的整體統計視圖可以揭示增加收入的新機會。例如，交通模式數據可以提供洞察力，根據乘客和客戶的預期位置為他們提供附近產品和服務的折扣。 實現更智能的交通需要連接所有子系統的單一連接基礎。雖然無線連接是最高效、最經濟、最環保的連接方式，但選擇最適合每個位置、系統和應用程序的連接選項也很重要。此外，還必須考慮現有的有線連接基礎設施，例如光纖和以太網。利用現有基礎設施可簡化部署，確保您獲得之前投資的最大回報。不要忘記管理——跨有線和無線環境的統一管理系統可無縫查看所有系統和子系統。 建立連接基礎后，您需要考慮實現智能運營所需的技術，例如： 虛擬化和自動化，以簡化基礎設施、減少對硬件的需求并最大限度地減少維護要求 云技術，以實現更智能的自動化并提高可持續性 人工智能和機器學習，實現富有洞察力的明智決策 融合技術，將運營和 IT 系統及子系統整合在一起，以簡化基礎設施并最大限度地減少對環境的影響 數據匿名化，以確保數據隱私得到保障 邁向更智能的交通 知識就是力量，交通子系統連接得越緊密，運營就越智能、越強大。當所有系統互連時，實時信息流可以提供有關問題、延誤和危險的早期預警，并為每個人提供更好的結果。乘客和貨物的安全可以得到更好的保護。 -
如何利用計算機視覺進行物體檢測？ 如何利用計算機視覺進行物體檢測？ 物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務，其使機器能夠感知和定位圖像或視頻中的物體。這項技術已嵌入到廣泛的應用中，包括自動駕駛汽車、人臉識別系統、零售分析任務和野生動物監測。這個過程分若干個步驟完成，同時使用專用算法。本文深入探討了物體檢測的基礎知識、常用算法以及物體檢測的分步指南。 什么是物體檢測？ 物體檢測是計算機視覺中用于圖像分類的通用術語。雖然分類會為圖像分配一個標簽，但物體檢測會確定圖像中的多個對象，并且通常會以邊界框的形式顯示其位置。這增加了復雜性，物體檢測成為實際應用中更強大的工具。 物體檢測中的概念 a.邊界框：這指的是在圖像中檢測到的物體周圍繪制的矩形框。每個框將包含一個標簽，例如狗或汽車，然后是一個置信度分數，顯示算法對該物體的正確識別有多確定。 b.交并比(IoU)：這是應用于物體檢測的度量，用于根據物體證明檢測器的準確性。這會將真實值與預測的邊界框進行比較。這計算預測和真實邊界框之間的重疊面積與并集面積的比率。 c.置信度分數：這是概率分數，表示模型對特定邊界框作為感興趣對象一部分的反應自信程度。分數越高，判定越好。 d.非最大抑制（NMS）：NMS是一種抑制重疊嚴重的冗余邊界框的方法，同時丟棄除最可能的情況之外的所有其他可能性。 流行的物體檢測算法 在最流行的算法中，可以列舉卷積神經網絡（CNN）的使用。CNN在圖像分類任務中表現出色，后來也擴展到處理物體檢測問題。CNN經過訓練可以對圖像中的物體進行分類和定位。R-CNN和FastR-CNN是目前應用最廣泛的物體檢測算法。 1.單次檢測（SSD） SSD是一種基于深度學習的標準現代物體檢測方法。其通過神經網絡一次性檢測物體，預測物體的邊界框，同時預測類別概率。高速性能使其能夠實時或近實時地應用于自動駕駛汽車和機器人應用。 2.基于區域的卷積神經網絡（R-CNN） R-CNN是一種早期的基于深度學習的方法，為現代物體檢測問題奠定了基礎。首先，其使用選擇性搜索算法生成區域提案，然后使用CNN提取每個提案的特征。這些特征被進一步分類和細化，以提供最終的物體檢測。雖然有效，但R-CNN隱藏了沉重的計算負擔，每個提案都需要經過CNN多次，因此與SSD相比耗時過多。 3.YOLO 另一種流行的基于深度學習的物體檢測技術是YOLO。YOLO技術以驚人的速度和準確性而聞名。YOLO采用不同的方法，將圖像分成網格，然后預測每個網格單元的邊界框和類別概率。通過這種方式，YOLO在神經網絡的一次前向傳遞中做出預測，使其速度極快，因此適合實時應用。 4.FasterR-CNN FasterR-CNN擴展了R-CNN的方法，提出了一個與后續物體檢測網絡共享特征的區域提議網絡(RPN)。這使得FasterR-CNN比R-CNN更快，同時具有很高的準確性。 具體而言，最近開發的基于深度學習的方法，例如單次多框檢測器和更快的R-CNN，已經成為流行的方法，因為它們能夠自動學習感興趣的特征，從而在各種應用中實現最先進的檢測性能。 物體檢測的未來 未來幾年，物體檢測將不斷進步、復雜化、準確度和速度。基于目前正在開發的新技術和改進技術，甚至可以期待在具有挑戰性和復雜條件下實時運行的物體檢測系統的出現。 隨著物體檢測技術的不斷進步，我們可以大膽地推測，在不久的將來，其可以在機器人、醫療、交通等領域發揮更大的作用。最后，計算機視覺中物體檢測的未來令人興奮且前景光明。 總結 物體檢測是計算機視覺的先鋒，因為其首次使機器能夠以無與倫比的精度感知和理解周圍環境。從在熙熙攘攘的街道上行駛的自動駕駛汽車到加強安全的面部檢測系統，物體檢測的應用多種多樣且引人注目。本文探討了一些基本概念、流行算法和未來方向，這些構成了強調物體檢測是一個重要而復雜的主題的基礎。在這方面，隨著技術的進步，物體檢測變得越來越復雜。機器人、醫療保健和交通等龐大領域都處于創新的門檻上。物體檢測確實有著光明的未來，包括更多智能視覺系統的集成，這些系統將成為人類生活的一部分。 常見問題解答： 1、計算機視覺中的物體檢測是什么？ 答：物體檢測是一種計算機視覺技術，可識別和定位圖像或視頻中的對象。其超越了圖像分類，可檢測多個對象，并使用邊界框提供其位置。 2、物體檢測與圖像分類有何不同？ 答：圖像分類會為整幅圖像分配一個標簽，以識別特定對象的存在。而物體檢測會識別圖像中的多個對象并提供其位置，通常以邊界框的形式顯示。 3、物體檢測中的邊界框是什么？ 答：邊界框是在圖像中檢測到的物體周圍繪制的矩形框。其包括標識物體的標簽，例如“汽車”或“狗”，和表示模型預測確定性的置信度分數。 4、物體檢測中的交并比(IoU)是什么？ 答：IoU是通過比較預測邊界框和真實邊界框之間的重疊來評估對象檢測器準確率的指標。其計算為兩個邊界框的交集面積與并集面積之比。 5、有哪些流行的物體檢測算法？ 答：流行的物體檢測算法包括單次檢測(SSD)、基于區域的卷積神經網絡(R-CNN)、YOLO和FasterR-CNN。這些算法的速度、準確性和復雜度各不相同。 -
如何利用計算機視覺進行物體檢測？ 如何利用計算機視覺進行物體檢測？ 物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務，其使機器能夠感知和定位圖像或視頻中的物體。這項技術已嵌入到廣泛的應用中，包括自動駕駛汽車、人臉識別系統、零售分析任務和野生動物監測。這個過程分若干個步驟完成，同時使用專用算法。本文深入探討了物體檢測的基礎知識、常用算法以及物體檢測的分步指南。 什么是物體檢測？ 物體檢測是計算機視覺中用于圖像分類的通用術語。雖然分類會為圖像分配一個標簽，但物體檢測會確定圖像中的多個對象，并且通常會以邊界框的形式顯示其位置。這增加了復雜性，物體檢測成為實際應用中更強大的工具。 物體檢測中的概念 a.邊界框：這指的是在圖像中檢測到的物體周圍繪制的矩形框。每個框將包含一個標簽，例如狗或汽車，然后是一個置信度分數，顯示算法對該物體的正確識別有多確定。 b.交并比(IoU)：這是應用于物體檢測的度量，用于根據物體證明檢測器的準確性。這會將真實值與預測的邊界框進行比較。這計算預測和真實邊界框之間的重疊面積與并集面積的比率。 c.置信度分數：這是概率分數，表示模型對特定邊界框作為感興趣對象一部分的反應自信程度。分數越高，判定越好。 d.非最大抑制（NMS）：NMS是一種抑制重疊嚴重的冗余邊界框的方法，同時丟棄除最可能的情況之外的所有其他可能性。 流行的物體檢測算法 在最流行的算法中，可以列舉卷積神經網絡（CNN）的使用。CNN在圖像分類任務中表現出色，后來也擴展到處理物體檢測問題。CNN經過訓練可以對圖像中的物體進行分類和定位。R-CNN和FastR-CNN是目前應用最廣泛的物體檢測算法。 1.單次檢測（SSD） SSD是一種基于深度學習的標準現代物體檢測方法。其通過神經網絡一次性檢測物體，預測物體的邊界框，同時預測類別概率。高速性能使其能夠實時或近實時地應用于自動駕駛汽車和機器人應用。 2.基于區域的卷積神經網絡（R-CNN） R-CNN是一種早期的基于深度學習的方法，為現代物體檢測問題奠定了基礎。首先，其使用選擇性搜索算法生成區域提案，然后使用CNN提取每個提案的特征。這些特征被進一步分類和細化，以提供最終的物體檢測。雖然有效，但R-CNN隱藏了沉重的計算負擔，每個提案都需要經過CNN多次，因此與SSD相比耗時過多。 3.YOLO 另一種流行的基于深度學習的物體檢測技術是YOLO。YOLO技術以驚人的速度和準確性而聞名。YOLO采用不同的方法，將圖像分成網格，然后預測每個網格單元的邊界框和類別概率。通過這種方式，YOLO在神經網絡的一次前向傳遞中做出預測，使其速度極快，因此適合實時應用。 4.FasterR-CNN FasterR-CNN擴展了R-CNN的方法，提出了一個與后續物體檢測網絡共享特征的區域提議網絡(RPN)。這使得FasterR-CNN比R-CNN更快，同時具有很高的準確性。 具體而言，最近開發的基于深度學習的方法，例如單次多框檢測器和更快的R-CNN，已經成為流行的方法，因為它們能夠自動學習感興趣的特征，從而在各種應用中實現最先進的檢測性能。 物體檢測的未來 未來幾年，物體檢測將不斷進步、復雜化、準確度和速度。基于目前正在開發的新技術和改進技術，甚至可以期待在具有挑戰性和復雜條件下實時運行的物體檢測系統的出現。 隨著物體檢測技術的不斷進步，我們可以大膽地推測，在不久的將來，其可以在機器人、醫療、交通等領域發揮更大的作用。最后，計算機視覺中物體檢測的未來令人興奮且前景光明。 總結 物體檢測是計算機視覺的先鋒，因為其首次使機器能夠以無與倫比的精度感知和理解周圍環境。從在熙熙攘攘的街道上行駛的自動駕駛汽車到加強安全的面部檢測系統，物體檢測的應用多種多樣且引人注目。本文探討了一些基本概念、流行算法和未來方向，這些構成了強調物體檢測是一個重要而復雜的主題的基礎。在這方面，隨著技術的進步，物體檢測變得越來越復雜。機器人、醫療保健和交通等龐大領域都處于創新的門檻上。物體檢測確實有著光明的未來，包括更多智能視覺系統的集成，這些系統將成為人類生活的一部分。 常見問題解答： 1、計算機視覺中的物體檢測是什么？ 答：物體檢測是一種計算機視覺技術，可識別和定位圖像或視頻中的對象。其超越了圖像分類，可檢測多個對象，并使用邊界框提供其位置。 2、物體檢測與圖像分類有何不同？ 答：圖像分類會為整幅圖像分配一個標簽，以識別特定對象的存在。而物體檢測會識別圖像中的多個對象并提供其位置，通常以邊界框的形式顯示。 3、物體檢測中的邊界框是什么？ 答：邊界框是在圖像中檢測到的物體周圍繪制的矩形框。其包括標識物體的標簽，例如“汽車”或“狗”，和表示模型預測確定性的置信度分數。 4、物體檢測中的交并比(IoU)是什么？ 答：IoU是通過比較預測邊界框和真實邊界框之間的重疊來評估對象檢測器準確率的指標。其計算為兩個邊界框的交集面積與并集面積之比。 5、有哪些流行的物體檢測算法？ 答：流行的物體檢測算法包括單次檢測(SSD)、基于區域的卷積神經網絡(R-CNN)、YOLO和FasterR-CNN。這些算法的速度、準確性和復雜度各不相同。
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數據增強：提高計算機視覺模型性能的關鍵技術 數據增強：提高計算機視覺模型性能的關鍵技術 隨著技術的興起，計算機視覺已成為數字可視化領域的優先事項。計算機視覺是人工智能(AI)的一個分支，其訓練計算機和系統識別和理解來自數字照片、視頻和其他視覺輸入的有意義的信息。當它檢測到缺陷或問題時，可以建議或采取行動。它通過使用機器學習和神經網絡來實現這一點。本文討論了數據增強及其在計算機視覺中的作用、實現方式，及其對計算機視覺模型性能的影響。 什么是數據增強？ 數據增強是對現有數據應用不同的轉換，以人為地增加訓練數據集大小的實踐。在機器學習中，更具體地說在計算機視覺中，通過數據增強來提高模型泛化能力是非常常見的。 為什么要做數據增強？ a.增強數據集：數據增強是一種有效的方法，可以使用從可用數據中獲取的新實例來增加訓練數據集的大小。這可以潛在地提高模型性能。 b.正則化：數據增強為數據集提供了更多變化，這可能通過正則化模型來幫助過度擬合。 c.改進泛化：模型能夠接觸到更多分散的數據，從而具有更好的泛化能力。 常見的數據增強技術 a.圖像旋轉：通過將圖像旋轉任意角度，可以使模型不受物體方向的影響，例如，為識別貓而創建的模型應該能夠識別貓，而不管圖像如何旋轉。 b.翻轉：水平和垂直翻轉圖像是讓訓練數據更加多樣化的簡單而有效的方法。當感興趣的對象是對稱的時，如人臉或車輛，水平翻轉圖像尤其有用。 c.圖像縮放：調整圖像大小，以生成同一圖像的不同版本，但比例不同。使用這種特定技術，模型將能夠識別不同距離或不同大小的物體，從而使模型適應現實生活。 d.裁剪：隨機裁剪圖像部分可以引入幀中物體位置的變化。這鼓勵模型關注物體的不同部分，并提高其在不同環境中檢測物體的能力。 e.色彩抖動：可以改變圖像的亮度、對比度、飽和度和色調來模擬不同的照明條件。這最適合用于戶外景觀等條件，因為白天的照明可能會發生巨大變化。 f.高斯噪聲：向圖像中注入隨機噪聲將使模型更加穩健，這樣噪聲數據就可以包含低質量圖像或帶有一些偽影的圖像。由于圖像質量不可預測，因此它可以應用于實時應用。 g.仿射變換：仿射變換的任何變化，如剪切和平移，都會給圖像添加某種形式的幾何失真。結合后者的變換，模型可以學習推斷變形物體甚至部分遮擋物體的能力。 h.裁剪：裁剪是指對輸入圖像隨機進行矩形遮罩的做法。這使得模型能夠專注于圖像其余部分的背景，因此不會過分依賴圖像的任何一個部分。 i.混合：這是一種將兩幅圖像混合形成新的合成圖像，并按比例混合其標簽的技術。這提供了一種在數據中添加更多變化的方法，有助于提高模型的泛化能力。 高級數據增強技術 盡管傳統的數據增強技術已被證明在轉化學習中是有效的，但該研究領域的最新進展提供了更為復雜的方法來提高模型性能。 a.生成對抗網絡：生成模型類中的基本深度學習模型是生成對抗網絡或GAN。網絡訓練的目的是生成與輸入數據相關的新圖像，以便可以添加額外的樣本來訓練模型。在數據很少的情況下，這種實現至關重要。 b.神經風格遷移：這是一種將一張圖片的風格應用到另一張圖片內容的技術。一方面，可以通過創建原始圖像的風格化版本來進行數據增強；另一方面，這可以幫助模型學習識別不同風格的數據集的不同多樣性。 c.AutoAugment：這是一種在數據集上自動發現最佳增強策略的強化學習技術。AutoAugment可以找到最佳的策略增強技術組合，因此無需手動調整超參數，即可顯著提高模型的性能。 d.CutMix：這是一種高級增強方法，在兩個訓練圖像之間剪切和粘貼隨機塊。它形成包含來自許多圖像的混合信息的新圖像，同時啟動模型以通過模型學習更復雜和不同的模式。 數據增強的挑戰和局限性 雖然數據增強具有許多優點，但并非沒有挑戰。需要考慮的關鍵因素之一是需要應用哪種增強技術。過多或不相關的增強可能會導致模型性能不佳，因為模型無法從過度失真和不自然的數據中很好地學習。謹慎選擇適合數據集特征和考慮任務的增強非常重要。 另一個問題是數據增強的計算成本。在訓練過程中實施即時增強會增加訓練所需的時間和資源。但是，應該通過使用高效的數據管道和利用GPU等硬件加速器來緩解這一問題。 最后但同樣重要的是，數據增強并不能取代優質數據；它可能會提高一個數據集的多樣性。但是，它無法轉換質量差或有缺陷的數據，例如錯誤標記的數據。因此，在使用增強之前，需要事先清理和標記初始數據集。 總結 數據增強是計算機視覺領域的一項強大技術，可通過重新調整訓練數據的多樣性來提高性能并推廣模型。數據增強使模型能夠從簡單的轉換技術，如旋轉和翻轉，學習到復雜的技術，如GAN和AutoAugment。 由于數據增強具有諸多好處，因此謹慎使用數據增強并選擇最適合任務特定要求的技術也非常重要。過度使用或使用不當也可能導致模型性能下降。總體而言，數據增強不是萬能藥，因為它不能替代高質量和標記良好的數據。如果使用得當，數據增強是提高計算機視覺模型的穩健性、準確性和通用性的關鍵因素之一，也是這一領域進步的關鍵。 常見問題解答： 1、計算機視覺中的數據增強是什么？ 答：數據增強涉及對圖像應用各種變換，以人為地增加訓練數據集的大小和多樣性，從而提高模型性能。 2、數據增強如何提高模型性能？ 答：通過將模型暴露于更廣泛的數據變化，數據增強有助于模型更好地泛化并降低過度擬合的風險。 3、有哪些常見的數據增強技術？ 答：常見的技術包括圖像旋轉、翻轉、縮放、裁剪、色彩抖動、添加高斯噪聲和仿射變換。 4、有哪些高級的數據增強方法？ 答：先進的方法包括生成對抗網絡(GAN)、神經風格遷移、AutoAugment和CutMix，它們提供了更復雜的方法來增強訓練數據。 5、數據增強是否存在任何挑戰？ 答：挑戰包括選擇合適的增強技術、管理計算成本，以及確保增強不會降低訓練數據的質量。 -
學習生成式人工智能的7個挑戰 學習生成式人工智能的7個挑戰 生成式人工智能已經成為一種變革力量，推動著機器所能達到的極限。 從文本和圖像生成到創建逼真的模擬，生成式人工智能已經在各個領域展示了其潛力。 隨著對該領域熟練專業人員的需求持續激增，掌握生成式人工智能的旅程被證明是一項艱巨的任務，其復雜性需要細致入微的理解。本文探討了個人冒險進入生成式人工智能領域所面臨的多方面挑戰，揭示了使這條學習路徑既令人興奮又艱巨的復雜性。從錯綜復雜的模型架構到道德考慮，再到不斷追趕快速發展的技術，學習生成式人工智能的挑戰，與其尋求變革的應用一樣多樣化。 1、技術復雜性 生成人工智能通常涉及復雜的算法,如生成性對抗網絡(GAN)或變分自動編碼器(VAE)。對于沒有強大的機器學習背景的學習者來說，理解數學基礎和實現是一個挑戰。 訓練生成模型可能需要計算。獲得高性能計算機資源，可能對計算能力有限的個人或小型組織造成障礙。 2、數據要求 生成模型在大型和多樣化的數據集上茁壯成長。獲取、編制和管理這類數據集可能是一項重大挑戰,特別是對于數據可用性有限的特殊領域或專門領域而言。 生成式人工智能的理論基礎涉及抽象概念，如潛在空間和流形學習。掌握這些抽象概念對學習者來說是具有挑戰性的，需要在線性代數、概率論和高等數學方面有堅實的基礎。 3、偏見和道德考慮 生成式人工智能模型可能會無意中延續訓練數據中存在的偏見。了解和解決這些道德問題對于負責任的人工智能開發至關重要。學習設計減輕偏見和確保公平的模型是一個持續的挑戰。 生成式人工智能是一個快速發展的領域，新技術和新進展層出不窮。掌握最新的研究論文、框架和最佳實踐，對學習者來說是一個持續的挑戰。 4、具有動態變化的跨學科領域 生成式人工智能需要來自多個學科的知識,包括計算機科學、數學和特定領域的專門知識。對于需要跨學科導航的學習者來說，整合這些不同領域的知識可能會使人望而生畏。 生成模型通常被認為是"黑匣子"模型,這意味著其內部工作可能難以解釋。開發解釋和解釋這些模型決策的技術，是人工智能社區的一個持續挑戰。 5、現實世界情景中的實際實施 在現實世界中,從理論理解到實際實施的過渡可能具有挑戰性。建立基于生成模型的可擴展、高效和可靠的系統，需要實踐經驗和解決問題的技能。 6、可能無法普遍獲得資源 獲得高質量的教育資源、教程和生成式人工智能的指導可能不是普遍可用的。彌合這一差距，以確保學習材料的可訪問性，是使生成人工智能教育具有包容性的挑戰。 7、全球合作學習 參與一個由學習者和實踐者組成的支持性社區，對于掌握生成式人工智能至關重要。促進合作和知識共享，是教育工作者和學習者的一個持續挑戰。 應對這些挑戰需要結合教育資源、社區支持，以及對道德和負責任的人工智能發展的承諾。隨著該領域的不斷發展,克服這些障礙將有助于為學習生成式人工智能創造一個更容易獲得和包容的環境。 -
如何利用人工智能增強建筑物的能源可視性 在美國，建筑物使用的能源中約有三分之一被浪費，每年浪費 1500 億美元。考慮到這一點，設施管理人員希望確定每一項可用資產，以幫助控制這一成本，眾所周知，現在人工智能 (AI) 已成為希望提高能源效率的領導者的有力工具。加上凈零建筑計劃，人工智能的進步為設施管理的變革時代奠定了基礎。 優化能源消耗有助于減少對環境的影響，并應對建筑行業占全球能源消耗的 30% 的驚人水平。人工智能可幫助管理人員做出更好、更明智、更具預測性的決策，從而促進實現建筑環境中的各種目標。利用人工智能的設施經理見證了節能、運營效率和總體成本降低方面的切實好處。 國際能源署的一項研究發現，人工智能技術可以節省相當于年度現場建筑能源成本 10% 以上的成本。另一項針對瑞典斯德哥爾摩 624 所學校建筑的研究發現，人工智能的實施有助于減少 4% 的供暖能源、15% 的用電量、205 噸的二氧化碳排放量和 23% 的居住者投訴。人工智能顯然通過邊緣自動化和控制提供了一條通往更高效率和可持續性的道路，為建筑運營商提供了管理能源浪費和同時為居住者提供服務的關鍵。 2024 年，當談到有效利用人工智能來提高建筑物的能源效率并解決缺乏可見性的問題時，人工智能將成為值得信賴的顧問的關鍵工具。人工智能現在正在簡化解決方案，以幫助優化設施管理人員的時間并增強其為客戶和值得信賴的顧問解決問題的能力。 數字化的必要性 提高能源效率的主要障礙之一是不知道從哪里開始制定實現凈零建筑的正確路線圖。脫碳的三個步驟——戰略化、數字化和脫碳——是組織整體能源效率和脫碳計劃的重要方面。數字化本身是提高建筑物能源效率的關鍵。如果沒有足夠的數字化，先進技術的變革性優勢可能會被錯過。 通過使用技術來收集、分析和呈現數據，新的見解可以帶來更明智和優化的決策。例如，在前面提到的瑞典研究中，人工智能技術每天評估大約一百萬個數據點，從而大幅節省熱量和電力。這種數據使用可以使系統或流程中以前隱藏或難以察覺的方面變得可見。數字化使設施管理人員能夠確保將技術無縫集成到數字化系統中，以實現有效的監控和控制。如果沒有數字化，就很難采取三個關鍵的脫碳步驟：制定脫碳路線圖、跟蹤隱含碳以及測量和監測能源和碳。 在制定脫碳路線圖的初始步驟中，制定建筑物所需的工具和數字解決方案有助于確定碳排放基線，利用技術評估基線與組織目標之間的差距，并為路線圖提供信息。 數字化是第二步，可以在任何設施的建設和運營階段進行。對于任何建筑項目，將建筑信息模型(BIM)集成到數字化系統中，可以細致地跟蹤嵌入的碳，為可持續建筑實踐提供至關重要的見解。設施管理者可以利用先進的數字化和去碳化技術解決方案，例如具有嵌入式碳功能的6D BIM平臺。這些工具能夠計算建筑構件的成本和內含碳，允許詳細分析和報告項目的總碳排放量和單個元素的貢獻。通過將BIM與嵌入式碳核算相結合，設施經理可以積極參與早期設計討論，評估材料選擇，并評估長期能源影響，以有效支持可持續建筑實踐。 最后，在第三步中，脫碳通常會監督數字資產的執行情況，以提高能源效率，并開始實現設施管理人員現在必須精確監控能源使用情況和碳排放的能力。集中能源供應和公用事業數據、了解一次能源使用情況以及實施基于云的分析是通過數字化實現的關鍵組成部分，使設施管理人員能夠做出數據驅動的決策，從而促進有效的脫碳。對于許多現代設施主管來說，脫碳的最后階段將包括建筑資產的電氣化以與綠色電網互動、與 Auto-Grid 等公用事業合作伙伴達成產消合一協議以及現場可再生能源部署，包括可以提供脫碳和關鍵建筑彈性的微電網。 三步方法——戰略化、數字化、脫碳——是一種行之有效的策略，可以幫助設施管理人員將凈零碳建筑的愿望轉化為實現該目標的切實行動。 部署富有洞察力的傳感器 提高能源效率的一個關鍵障礙在于缺乏做出明智決策和獲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傳感器和監控系統。這些先進技術可以實時洞察能源消耗的細微??差別，使設施管理人員能夠識別效率低下的領域并制定有針對性的改進策略。通過捕獲有關照明、暖通空調系統、占用率和其他能源相關元素的數據，人工智能驅動的傳感器使設施管理人員能夠做出超越傳統能源管理實踐的明智決策。 此外，人工智能還可以通過簡化工作流程和增強解決問題的能力，極大地造福為客戶提供服務的可信賴顧問。人工智能算法可以分析部署在建筑外圍的強大傳感器收集的大量數據，為顧問提供可操作的見解，使他們能夠優化時間并更有效地滿足客戶需求。 通過預測分析進行主動能源優化 人工智能算法可以通過分析歷史數據和識別模式來預測未來的能源消耗趨勢。這使設施管理人員可以采取措施主動優化使用。這種預測能力可防止能源浪費并確保建筑物更有可能達到峰值效率水平。 人工智能在建筑管理中的重要性不僅限于節能；它還包括創建智能、響應迅速的環境。人工智能算法可以從居住者的行為中學習，調整照明、溫度和其他環境因素，以符合偏好和使用模式。這不僅可以提高居住者的舒適度，還可以通過避免空閑期間不必要的消耗來節省更多能源。Insight Sensor 等產品可以收集溫度、濕度和聲級等參數的信息，并可以準確確定占用率并快速調整。有了它，連接到這些傳感器的人工智能預測分析算法現在可以在兩分鐘內將房間的溫度重置為空置占用水平，而不必等待以前可能需要長達 15 分鐘的運動檢測器。 由于該行業受到退休和熟練勞動力短缺的影響，預測分析還可以實現更高效、更有效的運營，增強勞動力在設施管理中的關鍵作用。雖然人工智能對于脫碳至關重要，但它也將在解決熟練勞動力的供應鏈危機中發揮關鍵作用，為設施管理技能差距提供獨特的解決方案。 對于人手不足的設施團隊，數字優先服務方法可以提供幫助，通過數字工具和數據連接遠程和現場技術人員，以有效解決問題并滿足服務要求。這種方法增強了前線信心并確保了有影響力的結果。例如，在 2023 年，我們使用 EcoStruxure Building Advisor 任務與我們的團隊進行協調，直接促進了高效的建筑運營，并減少了相當于減少約 2,200 輛汽車上路的碳排放。 人工智能在設施管理中的未來 最終，建筑領域的人工智能革命提供了大量可操作的信息。人工智能和分析即將被廣泛采用，標志著將人工智能融入建筑環境結構的重要里程碑。許多人對人工智能在各個行業采用速度的快慢持謹慎態度，但對于設施經理及其值得信賴的顧問而言，這是一套至關重要且強大的工具，可幫助他們的建筑邁向下一代可持續發展。 人工智能的變革潛力巨大。通過部署先進的傳感器、采用預測分析和建立值得信賴的合作伙伴關系，商業房地產行業可以充分發揮人工智能的潛力，以減少建筑環境對環境的影響。在我們走向全面采用可持續建筑實踐的道路上，利用人工智能的力量就像一盞明燈，指引我們走向更環保、更高效的未來。 作者：Tyler Haak ，施耐德電氣可持續發展與服務副總裁。 -
制造業中的自動化系統：機器人的作用 制造業中的自動化系統：機器人的作用 自動化是利用控制系統和信息技術來減少制造業對人力的需求的過程。因此,機器人是制造業中用于提高生產國、質量和競爭力水平的自動化系統的一部分。本文對制造業自動化系統進行了深入的闡述。 1.重復性任務：機器人執行重復性任務，這些任務可能是單調的，并且容易出現錯誤，但機器人的熟練程度極高。通過這種方式，人類工作者將有更多的時間從事復雜和戰略性的工作。 2.危險環境：機器人也可以在危險環境中使用，比如有毒化學品或非常高/低的溫度，從而使人類工作者免受可能的傷害。 3.精度和準確性：機器人以高精度和準確性執行任務，從而始終如一地生產高質量的產品。 4.提高生產力：自動化系統由機器人驅動，可大大提高生產力，縮短交貨時間，提高整體效率。 5.靈活性：現代的電腦更加靈活，可以為各種任務重新編程。其基礎是靈活性和對不斷變化的生產需求的快速反應。 制造中使用的機器人類型 在制造業中有幾種常見的機器人,每一種都在其應用領域: 1.工業機器人：這些是迄今為止制造業中最常見的機器人類型,主要用于焊接和裝配等可重復的流程,以及其他與材料處理有關的流程。 2.協作機器人：核心機器人的設計是為了安全地與人類工作者一起工作,分擔任務,并在復雜的過程中進行合作。 3.自主移動機器人：作為移動機器人,在制造設施內的多個地方都有應用,以便在不受人為干擾的情況下,將材料從一個點移動到另一個點,并自行導航和驅動。 4.專業機器人：根據行業和需要,可能有專門的機器人用于油漆、包裝,甚至檢查。 機器人在制造業的好處 將機器人技術集成到制造過程中會帶來各種形式的好處。包括但不限于: 1.改進質量：對于機器人,隨著人為錯誤的消除,產品質量可以變得一致,從而在與制造有關的流程中保持精確性。 2.提高效率：包括機器人在內的自動化系統可以簡化程序，減少浪費，從而提高生產力。 3.節約成本：雖然機器人技術的初始投資非常高,但減少勞動力成本和提高效率帶來的最終收益轉化為可觀的成本節約。 4.提高安全性：機器人可以執行與危險生產環境有關的任務,因此其為人類工作者提供保護。 5.競爭優勢：在采用自動化和機器人技術的過程中,制造商獲得了基于更高質量的產品、更快的交付時間和更低成本的競爭優勢。 挑戰和考慮 盡管好處多多,但在機器人制造業的集成過程中也面臨一些挑戰。通常，機器人技術的初始投資會非常高,因為其需要大量的資金來進行最初的投資。此外,機器人可能會取代一些工作崗位,并引發一些與就業和經濟影響相關的問題。最后,機器人系統必須定期維護，以保持其良好狀態和運行平穩。集成和編程,機器人在當前制造流程中的集成并非易事，其需要非常專業的技能和專門知識。 機器人在制造業的未來 隨著技術的不斷進步和采用率的提高，機器人在制造業中的未來似乎是光明的。隨著機器人繼續變得更智能、更清晰、更實惠，其有望更智能地重塑制造業的格局。 換言之,機器人技術可以成為提高制造業效率、質量和競爭力的強大力量。在仔細權衡挑戰和利益之后，正確認識機器人的作用,就會對自動化的實施系統做出適當的決定，以滿足特定的需求和目標。 常見問題解答： 1、機器人在制造業中的主要作用是什么? 答：機器人技術在任務的自動化中發揮著非常重要的作用,其可能是重復性的,從而提高了效率和質量。其應用于焊接、裝配、材料處理和檢驗等若干個領域。 2、機器人在制造業中的一些好處是什么? 答：與機器人相關的一些好處是提高生產率、質量、降低成本、安全性和靈活性。 3、在制造業中使用機器人有哪些挑戰? 答：這些將是將要面臨的問題:投資成本、就業轉移問題、升級和維護，以及集成問題。 4、制造機器人的類型是什么? 答：類似的類型包括工業機器人、協作機器人、自主移動機器人和專業機器人。 5、工業機器人和協作機器人的區別是什么? 答：工業機器人被設計成一系列的重復工作,通常在封閉的籠子環境中執行。而協作機器人可以在人類員工中安全地運行,并且可以在多個應用中使用。 -
數據中心合規性入門指南 目前還沒有專門針對數據中心的合規標準。但這并不意味著數據中心在合規方面沒有任何作用。相反，企業設計、運營和審計其數據中心的方式對于滿足其面臨的各種合規性要求(例如HIPAA、PCIDSS和GDPR)的能力至關重要。 請繼續閱讀數據中心合規指南，包括數據中心在合規策略中的位置，以及數據中心運營商和客戶需要做什么來確保數據中心合規。 數據中心和合規性：概述 數據中心并不總是合規性討論的焦點，因為主要的合規性框架都沒有包含針對數據中心的具體規則，這并不奇怪，因為合規性標準通常不關注特定技術或技術領域。相反，它們旨在建立組織必須遵循的指導方針和最佳實踐，無論他們使用哪種技術。 也就是說，任何使用數據中心并遵守合規標準的組織，都必須確保其數據中心的運營符合合規要求。如果數據中心不合規，那么通常就無法合規。 例如，歐盟旨在保護個人數據的《GDPR》包含規定企業何時以及如何將數據傳輸到歐盟以外的規則。這意味著，運營多個數據中心（一些在歐盟境內，另一些在歐盟境外）的企業必須管理個人數據在其各個數據中心之間流動的方式。 確保數據中心合規性的策略 確保數據中心支持而不是阻礙合規策略可能具有挑戰性，因為合規規則通常不包含與數據中心相關的特定要求。 因此，確定如何將合規標準應用于數據中心可能很困難。沒有簡單的清單可以讓企業遵循以確保其數據中心符合其需要滿足的任何合規規則。 然而，企業和數據中心運營商可以采取一些措施來支持數據中心合規性。以下是主要措施。 1.遵守自愿合規框架 存在多個合規框架，這些框架的規則不需要任何組織遵守，但可以幫助為網絡安全和數據隱私建立健康的基礎。此類自愿合規框架的主要示例包括SOC2和ISO27001。 選擇遵守這些或類似的自愿框架并不能保證數據中心也符合HIPAA或GDPR等監管框架。但自愿合規提供了一個機會來建立最佳實踐并識別可能引發違反非自愿合規要求的安全漏洞。 2.進行自愿審計 同樣，進行自愿審計是識別數據中心運營中可能導致合規性問題的漏洞的好方法。 數據中心運營商可以使用自己的內部審計團隊進行審計，也可以將審計外包給外部審計提供商。（在某些情況下，需要進行外部審計來證明您符合合規性標準，但也可能允許進行內部審計，具體取決于尋求的合規性認證。） 3.記錄資產和流程 您與審計人員和監管機構分享的信息越多，就越容易證明您的數據中心符合相關標準。從看似平凡的信息（如數據中心電纜標簽）到更高風險的數據（如網絡安全事件響應操作），跟蹤您在數據中心內擁有的一切和所做的一切。 4.考慮外包數據中心運營 如果企業難以確保其數據中心合規，外包數據中心運營可能是明智的選擇。外包允許將合規責任交給第三方。當然，請確保需要滿足的任何合規標準都考慮到與所雇用的數據中心外包企業達成的協議中。 5.考慮云 當所有其他方法都失敗時，將工作負載遷移到公共云可以簡化合規性。雖然公共云提供商無法保證您的工作負載的所有方面都符合要求，但他們確實承擔了與保護物理基礎設施相關的合規性責任。 當然，遷移到云會帶來一系列權衡，其中包括減少對基礎設施的控制等挑戰。但對于在私有數據中心難以遵守法規的企業來說，云可能是明智的選擇。 結論：使數據中心成為合規的基石 對于大多數企業來說，數據中心只是合規運營的一個組成部分。但鑒于數據中心在托管工作負載方面發揮的基礎作用，它們往往是至關重要的組成部分。因此，依賴數據中心的企業采取主動措施來滿足合規要求是明智之舉，例如自愿接受審計，或者在某些情況下將數據中心運營外包給更熟悉數據中心合規要求的企業。 -
如何讓HVAC系統變得更智能？ 暖通空調在任何建筑物中都至關重要，但它的性能往往達不到應有的效果。供暖和制冷通常是最大的能源消耗來源，導致高成本和碳足跡。盡管該問題有許多潛在的解決方案，但智能暖通空調是最有前途的解決方案之一。 定期維護和周到的隔熱等步驟對于優化暖通空調效率至關重要。然而，許多人可能已經嘗試過傳統方法，但仍然難以使建筑物的電力使用達到應有的水平。在這種情況下，智能技術可能就是答案。 什么是智能暖通空調系統？ 智能暖通空調是一個廣泛的類別，涵蓋了物聯網 (IoT) 和人工智能(AI) 等技術在暖通空調系統中的集成。雖然具體細節可能有所不同，但所有這些創新都通過自動化、數據分析和無線連接提供了有價值的改進。 許多家庭已經小規模使用這些技術。例如智能恒溫器是最受歡迎的例子，僅 2024 年，其出貨量就超過 2.3 億個。然而，更大、更復雜的系統也是有可能的，并且這些系統會產生更重要的結果。 更廣泛的建筑自動化項目可能會在整個通風系統中部署智能恒溫器、物聯網連接的鍋爐和一系列傳感器。所有單獨的端點都可以連接，以便每個端點都可以響應對方的實時數據。然后，自動化控制解決方案將根據此信息調整 HVAC 操作。 智能暖通空調以各種形式使建筑管理變得比以往更容易。更重要的是，它還通過一些關鍵優勢實現了更高的效率標準。 智能 HVAC 的主要效率驅動因素是其對實時數據做出反應的能力。物聯網恒溫器和類似的樓宇自動化系統根據實際情況而不是遵循時間表來控制供暖。因此，它們可以保持最佳的溫度、濕度和氣流，而不會浪費任何電力。 基于時間表的替代方案通常運行時間超過必要時間，從而導致浪費。或者，它們可能閑置時間過長，導致它們在打開以補償顯著的溫度差距時更加努力地工作。即使使用環境傳感器的系統也有類似的缺點，如果它們只按照計劃測量條件而不是實時分析它們。 通過根據需要盡快進行細微調整，基于物聯網的 HVAC 使用盡可能少的電力。這種精度只有通過實時數據分析才能實現，因此傳統替代方案無法與之競爭。 優化維護 智能 HVAC 的數據分析超出了建筑物的內部條件。人工智能模型還可以檢測設備性能的細微變化，表明是否需要維修。然后，他們可以提醒技術人員在問題引起更大問題之前解決問題，這種做法稱為預測性維護。 預測性護理通常被描述為一種省錢的方法，但它也具有效率優勢。通過盡早進行維修，它可以確保暖通空調系統盡可能長時間地保持最佳狀態，防止因年久失修而導致效率低下。 以空氣壓縮機過濾為例。過濾器堵塞會導致壓力下降，迫使壓縮機更加努力地完成基本操作。過濾器附近的智能傳感器可以在堆積物導致可檢測到的氣壓下降時立即向技術人員發出警告，從而防止這種情況發生。從技術上講，手動檢查也可以做到同樣的效果，但人工智能可以在人類注意到這些變化之前識別出這些變化，從而擴大其好處。 詳細見解 此外，還可以使用智能 HVAC 設備來實現更廣泛的效率提高。隨著時間的推移，這些技術將生成大量有關 HVAC 系統運行的數據。人工智能可以分析這些信息，以突出顯示尚未解決的低效問題或可以提高建筑效率的變化的趨勢。 像這樣的持續審查實質上提供了持續的能源審計。考慮到強制審核通常會節省2.5% 到 4.9% 的電量，重復執行類似的檢查可能會帶來顯著的改進。即使結果不大，每一次收益都代表著節省的錢。 當使用智能 HVAC 用例創建數字孿生時，它會更具影響力。機器學習模型可以模擬 HVAC 系統數字孿生中的各種變化，以確定哪些解決方案可以帶來最大的節省，而無需反復嘗試就能找到理想的前進道路。 實施智能 HVAC 的關鍵考慮因素 當然，這些好處不會自動出現。需要仔細規劃和一些實施最佳實踐才能充分利用智能 HVAC 設備的潛力。首先確定想要將哪些特定技術集成到目標建筑中。 家庭可能只需要一個智能恒溫器，而辦公樓或工廠將受益于更復雜的單個物聯網傳感器網絡。一般來說，系統擁有的自動化功能和物聯網端點越多，它就越有幫助。同時，復雜性的增加會導致成本上升，因此將預期回報與項目預算進行比較非常重要。 設計智能 HVAC 系統時，還必須確保所有設備兼容。 5G 支持更可取，因為這些網絡每平方公里可支持多達 100 萬臺設備，使其成為復雜物聯網解決方案的理想選擇。所有端點還必須共享通用控制技術，例如 Matter 或 Zigbee。 網絡安全是物聯網設備的另一個問題。智能設備是流行的黑客目標，因為它們通常缺乏強大的內置控制，并且可以讓攻擊者訪問更敏感的系統。啟用加密、更改默認密碼、關閉自動連接以及對所有物聯網設備使用多重身份驗證都會有所幫助。 智能技術釋放新的可能性 智能暖通空調是一個相對較新但前景廣闊的領域。隨著它的發展和新技術的出現，它將成為一種更有影響力的提高能源效率的方式。現在利用這些優勢將幫助您滿足未來日益增長的環境需求。 對于建筑效率而言，沒有一種萬能的解決方案，但物聯網和人工智能幾乎可以為任何項目提供幫助。發揮這一潛力的第一步是了解這些創新如何提供幫助。