XiaoMi-AI文件搜索系统
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6个设备网络安全合规性的关键注意事项
但是，虽然“只使用HTTP”可以解决有关机密性，完整性和重播攻击的许多问题，但真实性问题（设备“知道”它正在与真正的后端交流，以及副后端 - 副v ersa - 更具挑战性。https在数百万个网站上使用，它依赖于TLS使用PKI CER TIFICATES和TRUSS链来允许Web浏览器向用户确认，当他们访问https：// w wwww.amazon.com时，他们正在与Quarinine Amazon.com沟通，而不是中间人或中间人”的攻击。，但HTTPS并不能帮助亚马逊知道他们的客户是谁 - 他们必须将单独的用户身份验证和登录过程分配到其网站中才能提供。
设计基于物联网的农业土壤和环境监测系统
农民面临的问题之一是无法对农田进行完整、实时和准确的观察。本文提出的系统可帮助农民使用基于 Web 的应用程序随时随地了解农田状况。该原型的主要目标是通过了解土壤内外的条件（总共 14 个参数）来减少农产品生长过程中的失败。物联网 (IoT) 技术用于实现原型，它由传感器面板、控制器、消息代理和后端服务组成。所有获得的实时创建和测试的数据都显示在应用程序上。除了实时数据显示外，该系统还包括监控历史记录、警报和站点位置管理。
如何使用2024 OWASP移动前十和OWASP ...
这涉及与数据传输或接收有关的威胁。移动生态系统中关键的攻击表面之一是移动应用程序和后端服务器之间的API通道。中间人（MITM）对此频道的攻击对移动用户构成了重大威胁。设备和服务器之间的拦截和操纵COM通用已成为一个普遍的攻击向量。如果攻击者可以获得客户端的控制，即使使用SSL，也可以通过重新包装或使用Frida等挂钩框架进行MITM攻击，以在运行时修改应用程序行为。重要的是要假设网络层需要窃听，并且客户端设备上的信任存储是对操作开放的。
如何简化嵌入式边缘 AI 应用程序开发
TI 灵活的软件架构和开发环境让您可以在任何地方训练模型，并使用您最喜欢的行业标准 Python 或 C++ 应用程序编程接口 (API)（来自 TensorFlow Lite、ONNX RunTime 或 TVM 和 SageMaker Neo with Neo AI DLR 运行时引擎）仅用几行代码即可将其编译并部署到 TI 硬件上。在这些行业标准运行时引擎的后端，我们的 TI 深度学习 (TIDL) 模型编译和运行时工具让您可以为 TI 硬件编译模型，将编译后的图形或子图部署到深度学习硬件加速器上，并从处理器获得最佳推理性能，而无需任何手动工具。
OpenShift容器平台4.16安装概述
OpenShift容器平台中的每个控制平面机4.16群集都必须使用RHCO，其中包括一个关键的第一启动配置工具，称为IGNITION。此工具使集群能够配置机器。操作系统更新作为可引导容器映像（使用Ostree作为后端）传递，由计算机配置操作员在群集上部署。实际操作系统更改是通过使用RPM-OSTREE作为原子操作在每台机器上就位的。一起，这些技术启用了OpenShift容器平台，可以通过实地升级来管理集群上的任何其他应用程序，以使整个平台保持最新。这些就地更新可以减轻运营团队的负担。
使用AI
信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。
基于人工智能的医疗保健聊天机器人系统
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关，似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动，简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
OpenShift容器平台4.17安装概述
OpenShift容器平台中的每个控制平面机4.17群集都必须使用RHCO，其中包括一个关键的第一启动配置工具，称为IGNITION。此工具使集群能够配置机器。操作系统更新作为可引导容器映像（使用Ostree作为后端）传递，由计算机配置操作员在群集上部署。实际操作系统更改是通过使用RPM-OSTREE作为原子操作在每台机器上就位的。一起，这些技术启用了OpenShift容器平台，可以通过实地升级来管理集群上的任何其他应用程序，以使整个平台保持最新。这些就地更新可以减轻运营团队的负担。
