随着组织面临越来越多的竞争和技术进步,优化运营并有效地管理资源对于竞争优势至关重要。人工智能(AI)和物联网(IoT)等新兴技术的整合提高了效率,提高资源分配并推动增长。这项研究探讨了AI和IoT的采用方式如何优化业务流程,改善决策并使用定量方法来促进竞争优势,分析了AI和IoT实施行业的200名高管的数据。使用部分最小二乘结构方程建模(PLS-SEM)进行的分析表明,AI和IoT可显着提高效率,资源利用率和整体性能。实时监控和预测性的方法改善了市场的一致性和运营趋势,这些发现表明,采用AI和IoT的组织可以更好地驾驶动态的业务环境,提高生产力并维持增长。此外,促进新事业和持续的技术改进至关重要。这项研究强调了AI和IoT在重塑业务运营和确保竞争优势方面的变革潜力。未来的研究应探讨这些技术的特定行业影响和更广泛的创新潜力。
摘要: - 物联网(IoT)设备的快速扩散已转变为从医疗保健和农业到工业自动化的多个部门。但是,这种大规模的扩张导致脆弱性的相应增加,使IoT网络易受各种网络攻击。传统的安全方法通常由于设备异质性,资源限制和大规模部署而无法满足物联网的需求。本文提议使用人工智能(AI)技术,尤其是机器学习(ML)和深度学习(DL),以增强物联网系统中的网络攻击检测。对现有基于AI的攻击检测方法进行了全面调查,然后开发了结合了受监管,无监督和深度学习技术的混合模型。所提出的模型证明了攻击检测准确性,可伸缩性和效率的提高,同时降低了误报。该研究还讨论了将AI集成在物联网安全性中的挑战,潜在解决方案和未来方向。
引用:Abhijit Khadatkar。“机器人技术,人工智能和启用物联网的技术可以改变发展中国家的农业情景”。Acta Scientific Agriculture 9.3(2025):01-02。
引用:Abhijit Khadatkar。“机器人技术,人工智能和启用物联网的技术可以改变发展中国家的农业情景”。Acta Scientific Agriculture 9.3(2025):01-02。
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成立于1984年,是Vellore Engineering College,这是一家专门提供优质高等教育的自助力机构。2001年,根据《大学拨款委员会法》第3条(UGC)法案第3条,人力资源发展部授予了大学的地位。VIT由其有远见的创始人兼总理G. Viswanathan博士领导,G. Viswanathan博士是泰米尔纳德邦政府的前议员兼部长。为认可他对教育的非凡贡献,G。Viswanathan博士于2009年被西弗吉尼亚大学(美国)授予荣誉博士学位和2024年的纽约州立大学。致力于以国际标准提供世界一流的教育,VIT不断采用创新的教学方法。我们与各种国际大学理解的备忘录,是主要优势,可以通过学生和教师交流和促进联合研究项目实现有意义的合作。我们的许多学生,在国际组织和大学工作,提供高质量的解决方案并进行研究,使印度尊重并为我们的遗产感到自豪。在VIT,对卓越教育和研究的追求得到了创新,研究和全球参与的动态生态系统的补充。随着我们稳步发展,我们仍然坚定地培育可以对世界产生有意义影响的领导者和创新者的使命。成立于2010年,此后已成为高等教育卓越的灯塔。由副总裁G. V. Selvam博士率领,他是维特·钦奈(Vit Chennai)的基础,他是其常绿校园的洞察力建筑师,也是一位巧妙的领导人,他的全面愿景和使命塑造了其成长。在他的指导下,Vit Chennai迅速发展成为创新和学术区别的枢纽。领导团队,包括副校长V. S. Kanchana Bhaaskaran博士,专业副校长T. Thyagarajan博士和其他注册官P. K. Manoharan博士,推动了提供变革性教育和有影响力的研究的使命。是一个全球参与,竞争和研究富含研究的机构。它主动解决工业,社会,经济和环境挑战,促进了基于应用程序的学习,从而培养了可用于行业的专业人员。以国际化的氛围而闻名,Vit Chennai吸引了来自全球的学生,培养了一个充满活力和多元文化的社区。致力于通过协作和包容性的学术环境来最大化工业连通性和建立卓越研究领域的卓越中心,从而丰富了技术和管理人力资本。它是智力交流的平台,鼓励
摘要 - 必须实时监控电池,以确保其符合其设计的寿命。此外,必须计算和控制电池供应的能源成本,以使太阳能发电厂企业家实际上获利。该项目旨在为电池条件开发基于IoT的监视和控制系统,尤其是电池供应的能源消耗成本。该系统使用ESP32微控制器,INA219传感器,单个通道5 VDC OptocOpoler继电器和OLED显示器。ESP32从INA219传感器中处理电流和电压,然后在OLED显示屏上显示。显示的参数包括消耗的能源成本,电流,电压,电源,消耗的能源和使用的电池容量。数据也将使用IoT发送到Blynk网站,从而可以实时监视这些参数。基于测试结果,计算能源成本的平均误差为0.046%,其他测量或计算的参数低于1%。此系统还可以使用Blynk平台将功率流驱散到负载。可以得出结论,该系统运行良好,从而实现了电池参数的基于IoT的监视和控制。
现代城市的快速城市化需要创新的数据收集和集成方法,以实现更智能的城市管理。物联网 (IoT) 是这些进步的核心,高效收集、分析和利用数据的能力变得至关重要。生成人工智能 (AI) 通过在互联系统中实现智能合成、异常检测和实时决策,彻底改变了数据收集方式。本文探讨了生成人工智能如何增强智能城市中物联网驱动的数据收集,重点关注交通、能源、公共安全和环境监测方面的应用。通过解决数据隐私、可扩展性和道德考虑等挑战,该研究强调了生成人工智能如何改变城市治理并为可持续和以公民为中心的发展铺平道路。本文讨论了主要趋势、案例研究和未来研究方向,展示了生成人工智能作为智能城市计划基石的潜力。
摘要 - 物联网(IoT)是提供网络连接的IP地址的新兴和快速上升的物理对象网络,并且具有在对象和其他基于Internet的设备和系统之间传输数据的能力。连接了数十亿个IoT设备,并且具有很高的网络安全性和数据隐私风险。compoters和移动设备具有许多软件和安全解决方案,可保护和防御攻击,但是缺少类似的安全解决方案来保护IoT网络。在本文中,提出了一维卷积神经网络(1DCNN),以使用UNSW-NB15数据集来衡量效率,该数据集与NSL KDD和KDDCUP99相比是最新且涵盖的现代攻击数据。为了进行比较研究,我们将阁楼机学习模型与KNN和幼稚的贝叶斯进行了比较。在每个实验中,该模型的运行率高达200个时期,并且学习率为0.001。深度学习模型与阁楼机学习模型相比,已经形成了越来越多。