在本节中,我们将详细介绍我们全面的方法和方法。我们的项目旨在创建一个直观的前端界面,用于分析复杂的数据集,并由能够进行复杂计算和机器学习推理的强大后端提供支持。在前端,我们选择了 React 作为框架,并对 IQEngine 进行了初步的数据流分析。我们集成了 IQEngine,增强了用户界面,同时确保高效地将数据传输到后端。在后端,我们选择了 Django,因为它与 Qoherent 的 Python 模块兼容。我们分析了 Qoherent 的机器学习模型,强调设计中的模块化。我们还选择了数据传输协议,以实现前端和后端之间的高效通信。
使用不同方法和数据源的多项研究报告说,配备AEB的车辆与没有AEB的类似车辆相比,警察报告的前后撞车事故的发生率减少了34%至50%(Cicchino,2017; Leslie等人。IIHS研究表明,将最大测试速度提高到56-72 km/h(35-45 mph),包括摩托车和中型/重型卡车等非驾驶汽车目标将增加物理测试的相关性,将其相关性与警察报告的后端撞车事故中的36%和致命的后端撞车事故和43%的致命后端撞车事故和43%的致命后端撞车事故(Kidd Endend crashes(Kidd)(Kidd,20222222222)。较早的IIHS研究表明,AEB系统可能无法以更高的速度或与非客车撞车伙伴最佳起作用(Cicchino&Zuby,2019年)。
生活的各个领域的数字化,无论是在工作,在家庭环境中,在个人或公共交通工具中,都在稳步发展。在2018年已经超过了40亿人口的限额。使用手机,目前有76亿人口,目前有76亿人口。超过30亿人使用社交媒体,并在十分之九的情况下通过智能手机这样做(请参阅[GDR18])。这一发展在医疗保健领域仍在继续。从“自我追踪”的趋势开始,但也从有效利用收集的医疗数据的需求增加。尤其是在医疗保健领域,无论您当前的位置和时间如何,都可以访问自己的医疗数据。在这种情况下,后端系统将敏感和个人数据存储从脉冲频率,睡眠节奏记录到药物计划和医疗处方。后端系统将用户与多个服务联系起来,因此充当通信集线器。被妥协的应用程序可以无意间披露用户的整个数字寿命,这可能会导致高财务损失。遵守适当的安全标准,尤其是在后端系统领域,可以降低风险,甚至可能阻止这种风险。已经在开发阶段,制造商应非常负责任地计划后端系统如何处理,存储和保护个人,在这种情况下,医疗和其他敏感数据。
射频识别 (RFID) 系统用于自动识别物体和人。该技术被广泛用于各种应用。该系统使用射频发送和接收数据。大多数 RFID 系统由三个实体组成 [1]:标签、读取器和后端数据库。标签是一种高度受限的微芯片,带有天线,用于存储唯一的标签标识符以及与标签所附物体相关的其他信息。读取器是一种可以读取/修改标签存储信息的设备,并且(如果需要)可以修改或不修改这些数据,将其传输到后端数据库。后端数据库将存储此信息并跟踪读取器所需的数据。近年来,许多应用(包括仓库管理、物流、铁路车辆跟踪、产品识别、图书馆图书签入/签出、资产跟踪、护照和信用卡)都在使用 RFID 技术,但存在与 RFID 安全和隐私相关的问题。RFID 系统可能面临的安全威胁包括拒绝服务 (DoS)、人为攻击
技术使客户的生活变得更加简单。从采购到支出,客户服务到后端操作,所有关键方面都受到影响。随着大流行的加速,技术采用的步伐,数字化和新时代技术在SBI卡中也起着关键作用。根据SBI卡医学博士Rama Mohan Rao Amara的说法,在过去的几年中,该公司在后端和前端对现代工具和IT基础设施进行了积极的投资,以改善整体用户体验。“因此,尽管许多人挣扎,但我们继续有效地运作并执行,”阿马拉(Amara)深入研究了信用卡公司的特定步骤,以保持与客户期望和需求保持一致。摘录:
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。