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挪威互联网——2024 年年度报告
图 2 显示了每种技术的平均下载速度。该图显示，与通过 4G 和 WLAN 进行测量相比，用户通过 5G 进行测量时获得的下载速度明显更高。对于 5G 和 4G，该图显示了平缓的下载速度趋势。2024 年 4G 和 5G 的平均下载速度与 2023 年的数据相同，这可能表明移动运营商在过去一年中总体上没有增加网络容量，但这种趋势可能会在年底前发生变化。5G 下载速度不变的原因尚不确定。这可能是由于网络容量未扩大，也可能是由于 5G 手机的比例急剧增加，从而导致提供商 5G 网络负载增加。
美国计算机和互联网使用情况：2021 年
11% 的家庭仅通过智能手机或其他移动设备的蜂窝数据计划访问互联网，而不是固定宽带连接。这些“仅使用智能手机”的家庭更有可能年收入 25,000 美元或更少，户主年龄在 65 岁以上，或户主是黑人或西班牙裔（图 3）。具体而言，收入 25,000 美元或以下的家庭中，16% 仅使用智能手机，而收入 150,000 美元或以上的家庭中这一比例为 5%；户主年龄在 65 岁及以上的人中，12% 仅使用智能手机，而 35 至 44 岁的人中这一比例为 9%；14% 的黑人家庭和 13% 的西班牙裔家庭仅使用智能手机，而亚裔家庭的比例为 9%；户主学历低于高中水平的家庭中，17% 仅使用智能手机，而户主学历具有学士学位或更高水平的家庭中，这一比例仅为 7%。
fedpylot：在车辆互联网中导航联合学习以实时对象检测
摘要 - 通过在密集的互连网络中启用低延迟的大数据处理，该网络构成了车辆，侵蚀，行人，行人和云。自动驾驶汽车非常依赖机器学习（ML），并且可以从边缘生成的大量感官数据中受益，这要求采取措施调和模型培训，并保留敏感用户数据的隐私。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以在车辆网络中培训复杂的ML模型，同时保护道路使用者的隐私并减轻沟通开销。本文研究了尖端Yolov7模型的联合优化，以解决数据异质性，包括不平衡性，概念漂移和标签分布偏向的实时对象检测。为此，我们介绍了FedPylot，这是一种基于MPI的轻质原型，以模拟高性能计算（HPC）系统的联合对象检测实验，在此使用混合加密，我们可以在其中维护服务器 - 客户层通信。我们的研究因素，准确性，沟通成本和推理速度，从而为自动驾驶汽车面临的挑战提供了平衡的方法。我们证明了FL在IOV中的适用性的有希望的结果，并希望FedPylot将为将来研究联合实时对象检测提供基础。源代码可在https://github.com/cyprienquemeneur/fedpylot上获得。
商业优势 | 互联网套餐
将接入点连接到最近的可用以太网端口，并有一条到互联网的主动路由和此电缆的中继。安装将覆盖长达四十 (40) 米的以太网电缆。每个接入点将提供交流电源适配器。客户需要向 e& 提供交流适配器的电源插座。根据客户和履约合作伙伴之间的单独协议，额外的布线或被动工作可能会向客户收取费用，费用由客户和履约合作伙伴商定，具体取决于需要开展的工作范围。但 e& 不对履约合作伙伴和客户之间签署的协议或履约合作伙伴的任何行为导致的任何法律后果或责任负责。
分析攻击表面和工业互联网设备的威胁
物联网（IoT）越来越多地进入我们的日常生活。智能设备在智能房屋，医疗和基础设施应用以及构建自动化中无处不在。工业应用，例如在制造商中，汽车和石油和天然气行业，是其他主要的应用领域，总结为工业互联网（IIOT）。围绕物联网和IIOT周围的炒作引起了数十个不同平台，因此引起了兼容性问题。在最短的市场上进行的竞赛也导致了安全和隐私问题，因为到目前为止，这些主题已被忽略甚至完全忽略。为了解决后一个问题，我们在[1]中的工作以及该扩展旨在支持IIT设备制造商和运营商确定对其设备的威胁。根据[2]由于远程桌面协议（RDP）连接的增加也导致蛮力攻击对它们的增加也增加了，因此也因远程桌面协议（RDP）的连接而加剧了这种情况。 无论如何，可以观察到的具有网络能力的运营技术（OT）综合作用已有多年[3]。 主要威胁源于勒索软件，即加密文件和需求赎金的恶意软件，以及用于开采加密货币的恶意软件[4]。 对殖民管道[5]的攻击再次表明，较大的人群也可能受到此类攻击的影响。 此外，对的攻击也因远程桌面协议（RDP）的连接而加剧了这种情况。无论如何，可以观察到的具有网络能力的运营技术（OT）综合作用已有多年[3]。主要威胁源于勒索软件，即加密文件和需求赎金的恶意软件，以及用于开采加密货币的恶意软件[4]。对殖民管道[5]的攻击再次表明，较大的人群也可能受到此类攻击的影响。此外，对
没有互联网的人工智能
摘要：本文探讨了无互联网人工智能 (AI) 的概念，重点关注利用离线 AI 模型、边缘计算、隐私和安全问题、应用程序以及高效的数据使用。它讨论了预编程算法、本地数据存储及其在自动驾驶汽车、医疗保健、制造业和金融等各个领域的应用。无互联网人工智能的好处包括增强隐私、提高可靠性、提高速度和减少对互联网连接的依赖。还解决了资源有限和数据管理等挑战。该研究强调了人工智能系统独立、高效和安全地运行而不依赖持续的互联网访问的重要性。关键词：人工智能、离线 AI、边缘计算、预编程算法、本地数据存储、隐私、安全、应用程序、可靠性、速度、挑战
1亚洲互联网联盟（AIC）行业...
亚洲互联网联盟（AIC）行业对泰国平台经济法案的提交，2024年4月26日，2024年4月26日向Chaichana Mitrpant博士执行主任，电子交易发展局（ETDA）代表亚洲互联网联盟（AIC），我们将我们的热情问候扩展到我们向数字经济和社会的热情范围（MDES）提供的范围（MDES），并为我们提供的竞选活动，并为我们提供了适当的范围。作为介绍，AIC是领先的互联网和技术公司的行业协会，可促进亚太地区互联网政策问题的理解和解决。我们的使命是代表互联网行业，并参与并促进公共部门和私营部门之间的利益相关者对话，共享有关互联网技术和数字经济的最佳实践和想法。首先，AIC希望赞扬泰国政府的积极努力，以通过《平台经济法》的引入来维护数字平台用户的利益。我们认识到建立一个监管框架的重要性，该框架在快速发展的数字景观中增强了透明度和消费者的保护。我们欢迎拟议的立法中的规定，该规定旨在提高条款和条件（T＆C）的透明度（T＆C），以使用数字服务的使用。T＆C的清晰度和透明度对于培养信任和授权用户做出明智的决定至关重要。我们建议探索替代机制，例如行业准则或监管沙盒，而不是立即诉诸监管任务。然而，由于利益相关者对泰国数字经济的增长和活力进行了深入的投资，因此，AIC还注意了某些监管要求可能会带来的潜在意想不到的后果。虽然有良好的意图，但《平台经济法案》的某些规定可能无意间造成了创新的障碍，并阻碍了数字业务的增长，特别是在生态系统内运营的微型，中小型企业（MSMES）。因此，AIC恭敬地表明，泰国政府考虑采用校准的方法来实施《平台经济法》，以免引起冗余和与泰国现有法规的重叠。这些非调节性杠杆可以为实验和学习提供灵活且协作的环境，从而可以识别最佳实践，而不会对行业参与者造成不适当的负担。在这封信的附录中，您会发现有关《平台经济法》特定规定的AIC的详细评论和建议。我们希望这些见解在塑造立法的最终形式方面具有有价值的价值，以确保它在促进创新和维护消费者利益之间达到适当的平衡。
金融互联网：未来的金融体系
本文概述了金融互联网的愿景：多个金融生态系统相互连接，就像互联网一样，旨在通过将个人和企业置于其金融生活的中心来增强个人和企业的能力。它提倡以用户为中心的方法，降低金融服务和系统之间的障碍，从而促进所有人的访问。设想中的系统利用代币化和统一账本等创新技术，以强大的经济和监管框架为基础，大幅扩大金融服务的范围和质量。这种整合旨在促进更多参与，提供更加个性化的服务，提高速度和可靠性，同时降低最终用户的成本。实现这一愿景所需的大部分技术都已存在，并在世界各地的努力推动下迅速改进。本文为如何整合互操作性、可验证性、可编程性、不变性、最终性、可演化性、模块化、可扩展性、安全性和隐私性等关键技术特征以及如何嵌入各种治理规范提供了蓝图。实现这一愿景需要公共当局和私营部门机构之间的积极合作。该文件呼吁这些实体采取行动，建立坚实的基础。这将为在数字时代建立以用户为中心、统一和普遍的金融生态系统铺平道路，这个生态系统具有包容性、创新性、参与性、可访问性和可负担性，不会让任何人掉队。