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机器学
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汽车零部件质检：自适应光源控制系统是未来吗？
汽车零部件质检的新挑战：微小缺陷无处遁形 作为一名硬件工程师，最近在为客户设计自动化检测设备时，我深感汽车零部件质检的要求越来越严苛。尤其是对于那些只有在特定照明角度下才能显现的铸造缺陷或表面毛刺，传统的检测方法往往难以奏效。 客...
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企业级软件：如何筑牢开源库的安全防线？策略、工具与实战指南
在当今快节奏的软件开发领域，开源库（Open Source Libraries）无疑是提升开发效率、降低成本的“加速器”。从Web框架到数据库连接器，再到复杂的机器学习算法库，它们几乎无处不在。然而，这枚“效率之币”的另一面，却是日益凸显...
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eBPF赋能微服务追踪：Service Mesh环境下采样策略优化实战
在大型微服务架构中，分布式追踪是诊断性能瓶颈、理解服务依赖关系的关键手段。然而，随着服务数量和调用量的增加，追踪数据量呈指数级增长，给存储和分析带来巨大挑战。尤其是在Service Mesh环境中，Sidecar代理会产生大量的追踪数据，...
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边缘AI模型物理攻击与硬件防御：旁路攻击与故障注入的应对之道
在人工智能（AI）迅速发展的今天，边缘计算与AI的结合，即边缘AI，已成为一个重要的趋势。边缘AI将AI计算能力推向网络边缘，例如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等，从而实现低延迟、高效率和更强的隐私保护。然而，这种分布式特性也带来了新...
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边缘计算遇上联邦学习：数据隐私保护下的模型训练新范式
在万物互联的时代，数据呈爆炸式增长，同时也带来了前所未有的安全和隐私挑战。如何在充分利用数据的价值的同时，保护用户的数据安全，成为了一个亟待解决的问题。边缘计算和联邦学习的结合，为我们提供了一个新的思路。 什么是边缘计算？ 边缘计...
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联邦学习，如何筑起抵御恶意攻击的“铁壁铜墙”？
当我们谈论联邦学习（Federated Learning，简称FL），常常会对其在保护数据隐私、实现分布式协作训练方面的潜力赞叹不已。设想一下，无数设备或机构的数据无需离开本地，就能共同训练出一个强大的AI模型，这简直是分布式智能的未来图...
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IIoT实战：Web前端集成图像识别实现NFC标签自动绑定（考虑复杂光照与反光）
IIoT实战：Web前端集成图像识别实现NFC标签自动绑定（考虑复杂光照与反光） 在工业物联网(IIoT)场景下，利用Web前端结合摄像头图像识别技术，实现对特定产品或工位上的NFC标签进行自动识别与批量绑定，能够显著提升生产效率和数...
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揭秘PUF：如何利用物理指纹为物联网设备构建“永不克隆”的身份认证体系？
在万物互联的时代，设备的身份认证已不再是简单的用户密码校验，它关乎整个网络的安全基石。当我在思考如何为海量的物联网设备提供一种既安全又高效、且成本可控的身份识别方案时，物理不可克隆函数（PUF）技术无疑像一盏明灯，照亮了我的思路。这可不是...
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不打通数据，如何实现跨业务线欺诈风险情报共享？
公司在多个业务线都设立了独立的欺诈风控系统，这在初期可能提高了各业务线的风控效率。但数据割裂确实会带来一些问题，尤其是在构建全局风险画像方面。在不打通原始数据的前提下，实现跨业务线的风险情报共享，可以考虑以下几种方法： 1. 风险情...
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智能制造边缘计算：数据治理与隐私保护的跨企业挑战与破局之道
在智能制造的浪潮中，边缘计算无疑是驱动效率和创新的核心引擎之一。它将计算能力推向数据生成的源头——生产线、设备、传感器，极大缩短了响应时间，降低了网络带宽压力。然而，当我们将目光从“能做什么”转向“如何安全、合规地做”，尤其是涉及到敏感的...
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边缘网关数据脱敏与生产线OEE分析：如何平衡隐私保护与业务洞察的实战策略
在工业物联网（IIoT）飞速发展的今天，生产线上的海量数据承载着巨大的商业价值，尤其对于衡量生产效率的关键指标——整体设备效率（OEE）来说，数据的准确性和及时性至关重要。然而，这些数据往往包含着设备运行状态、人员操作习惯甚至是敏感的工艺...
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边缘计算：大规模物联网部署的加速器与实时性保障
边缘计算：大规模物联网部署的加速器与实时性保障 随着物联网（IoT）设备的爆炸式增长，海量数据对网络带宽和云端计算资源提出了前所未有的挑战。传统的云计算模式，将所有数据上传至云端进行处理，在高延迟、高带宽消耗以及数据安全等方面逐渐显现...
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未来十年：RISC-V如何携手DSP与MCU，重塑嵌入式AI的异构计算版图
说起来，嵌入式AI这股浪潮，真是把我们这些搞硬件、搞系统的人推到了一个前所未有的十字路口。传统的MCU和DSP，虽然在各自领域里耕耘多年，性能和能效比也迭代了好几代，但在面对现在、尤其是未来十年嵌入式AI那些“变态”级的实时性、功耗和模型...
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边缘计算在智能制造领域，到底藏着哪些“真家伙”？—六大应用场景深度剖析
嘿，各位老铁，聊起智能制造，是不是总感觉“云”字当头，所有数据都要往云里塞？可实际生产线上，那机器嗡嗡响、数据哗啦啦地往外冒，真要什么都上云，延迟、带宽、成本这三座大山分分钟能把人压垮。这时候，咱们“边缘计算”这哥们儿，可就真正闪光了。它...
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RISC-V架构模糊测试（Fuzzing）技术深度解析：揭示软硬件漏洞与提升系统健壮性
嘿，你有没有想过，当RISC-V这个开放指令集架构（ISA）的魅力席卷全球，从嵌入式设备到高性能计算领域，它的每一个指令、每一个模块，其背后隐藏的潜在风险和未知的行为该如何被有效地挖掘出来？这就不得不提“模糊测试”（Fuzzing）了，这...
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边缘计算数据安全共享：基于智能合约的去中心化协作机制设计
边缘计算数据安全共享：基于智能合约的去中心化协作机制设计 在边缘计算场景下，多个边缘设备节点需要安全地共享和验证彼此生成的数据。传统的中心化数据交换方式存在单点故障、数据隐私泄露等风险。为了解决这些问题，我们可以设计一套基于智能合约的...
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物联网设备全生命周期安全管理：自动化工具的应用与实践
物联网设备全生命周期安全管理：自动化工具的应用与实践 随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备连接到网络，物联网设备的安全问题日益突出。如何有效地管理这些设备，确保其在整个生命周期内的安全，成为了一个重要的挑战。自动化工具在物联网设备...
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推荐系统中的隐私保护：在精准推荐与用户信任之间寻求平衡
在构建个性化推荐系统的过程中，如何在提升推荐精准度的同时，有效保护用户隐私并避免“被监视”的感受，是当前产品设计和技术实现面临的一大挑战。用户对数据使用的警惕性日益增强，尤其对于敏感行为数据，如何在不泄露个人偏好的前提下加以利用，成为关键...
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利用 eBPF 构建容器逃逸检测系统：原理、实践与集成
容器技术在现代应用部署中扮演着至关重要的角色，但同时也带来了新的安全挑战，其中容器逃逸是威胁最大的攻击手段之一。容器逃逸指的是攻击者突破容器的隔离边界，获取宿主机的控制权限。eBPF（扩展的伯克利包过滤器）作为一种强大的内核态观测和可编程...
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欺诈检测：是时候关注“黑产网络”了
现有欺诈检测模型：只见树木，不见森林？ 近年来，随着网络交易和社交活动的日益频繁，欺诈行为也层出不穷。为了应对这一挑战，各种欺诈检测模型应运而生。然而，在实际应用中，我们发现这些模型在面对新型、复杂的欺诈模式时，往往表现不佳。 我...