Web核心将基于AI、区块链、物联网和编程，实现无处不在的iPhone时代

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

小吃大鱼

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文章标签：人工智能区块链物联网编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ScriptCharm/article/details/133503041

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本文探讨了Web核心如何通过融合AI、区块链、物联网和编程技术，推动了类似iPhone时代的新变革。AI实现智能推荐和自动化，区块链提供了去中心化安全，物联网促进了设备互联，编程则确保了应用的灵活性。这种综合应用正塑造一个更智能、安全和便捷的Web体验。

随着技术的不断发展，Web核心正在经历一场革命性的变革，将AI、区块链、物联网和编程融为一体，推动了iPhone时代的到来。这个新时代的Web核心不再是单一技术的简单堆砌，而是一种综合运用多种技术的复合型解决方案。本文将详细介绍Web核心的演进，并给出相应的源代码示例。

一、AI在Web核心的应用
AI（人工智能）是当下技术领域的热门话题，它在Web核心中扮演着重要角色。通过AI技术，Web核心能够实现智能推荐、自动化决策和自适应性等功能。下面是一个使用AI技术实现智能推荐的示例代码：

import AI

def recommend(user):
    # 使用AI算法根据用户的偏好进行推荐
    recommendation = AI.recommend(user

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24、区块链、人工智能与数字经济的未来展望

e3f4g5的博客

10-27

本文探讨了区块链、人工智能等前沿技术在法律、金融、知识产权、治理、共享经济等多个领域的应用与影响，分析了未来技术的基础架构及融合发展趋势。文章重点阐述了区块链在去中介化和产权保护中的作用，人工智能在医疗、交通、教育等行业的广泛应用，并揭示了技术融合如何推动数字经济发展。同时，文章也指出了可扩展性、数据隐私、伦理监管等挑战与机遇，展望了未来数字经济在金融、实体经济和社会生活方面的变革前景。

卫星物联网的时代终于到来，你了解多少？

02-19

2311

当今的物联网设备主要采用蜂窝网络。虽然相比十年前，如今蜂窝网络基础设施的可用性要广泛得多，但仍然面临着地面网络的限制。据各种估计，地面网络在地球表面的覆盖率仅为15%，仅占地球总陆地面积的50%。为了实现物联网愿景，我们需要突破地面网络的限制，卫星物联网应运而生。什么是卫星物联网？卫星物联网是指利用卫星宽带通信提供物联网服务。基于地球的物联网传感器和终端设备可以直接通过卫星网络或与基于地球的网络协...

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终于有人把Web 3.0和元宇宙讲明白了

大数据

05-06

5106

导读：元宇宙的终极形态势必是去中心化的，而现在的网络生态并不能完全满足元宇宙去中心化的需求。一些人认为，即将到来的Web 3.0时代和元宇宙需要的网络生态高度重合。Web 3.0或许能够成为人类迈向元宇宙道路上重要的一步。作者：成生辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01 Web的三次技术迭代Web 3.0通过新技术体现出来，例如加密货币、虚拟和增强现实、人工智...

Web 3.0 ：元宇宙中的沉浸式体验

在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。

09-04

7783

Web 3.0，也称为 Web3，是万维网 (WWW) 的第三代。目前，该工作仍在进行中，它是一种去中心化、开放的网络愿景，对用户而言比当今的 Web 2.0 更具实用性。将其视为一次升级。与数据由巨头控制的 Web 2.0 不同，Web 3.0 让您掌控一切。想象一下拥有自己的数据、与沉浸式体验互动，甚至直接将您的内容货币化。这就是Web 3.0 的力量。尽管目前还没有 Web 3.0 的标准定义，但它确实具有一些定义特征。

AI人工智能领域如何应用边缘计算AI

AI 原生应用开发的博客

07-07

1166

边缘AI解决的核心问题延迟痛点：云AI的端到端延迟（数据上传→云端推理→结果返回）通常>500ms，无法满足实时应用（如自动驾驶、工业机器人）的需求；带宽痛点：终端设备（如智能摄像头）产生的海量数据（如10万台摄像头每天产生1PB数据）上传至云，会占用大量带宽，导致成本高企；隐私痛点：用户隐私数据（如医疗影像、语音记录）上传至云，存在泄露风险（如2021年Facebook数据泄露事件涉及5.33亿用户数据）；离线痛点：偏远地区（如农村、矿山）的终端设备无网络连接，无法使用云AI服务。

未来：大数据和AI越来越“懂”你

不断学习，不断进步，提高自己

01-18

607

当今时代的发展实在是太快了，相信现在的你也能感受到。从3G到4G再到现在的5G，互联网技术、共享经济、外卖网约车等等。如此快的发展速度，也难免让人焦虑。其实对抗焦虑的方法很简单，就是通过大量的阅读来采集信息，相互验证后进行思考，这样才能形成自己的判断。从什么时候开始，世界变化的更快了呢？也许自动化是现代社会的一个重要标志。那么是什么因素推动自动化产生的呢，接下来我将为您介绍两大不能被忽略...

Day20【元宇宙的实践构想06】—— 元宇宙与Web3.0

m0_73612212的博客

02-25

6848

Day20【元宇宙的实践构想06】—— 元宇宙与Web3.0

iPhone问世15年：苹果的成功靠的是用户体验而不是硬件

网易智能

06-30

594

为什么说小度智能屏是下一代操作系统？

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12-31

612

2019年智能手机、智能电视、智能可穿戴等传统智能硬件市场无不遇到增长瓶颈，如果不考虑无线耳机这一非智能设备，唯一保持高增长的消费电子品类是智能音箱。Strategy Analytics 报告预估，中国智能音箱2019 年的出货量已经超过智能电视，这是一个重要的信号：电视机60年来牢牢占据的“客厅之王”的宝座，第一次迎来“能打的”挑战者。智能音箱的崛起，正在让互联网、智能客厅以及IoT市场的底层逻...

5G与区块链赋能：医疗与工业物联网的创新应用

如今，众多医疗服务提供商开始运用数据分析、数据科学和人工智能来剖析患者数据，从原始数据中挖掘更多有价值的信息。人工智能、机器学习和深度学习为医疗领域带来诸多益处，能够助力识别疾病、预测病情并洞察疾病...

55、5G网络下物联网可穿戴设备在健康问题监测及工业物联网的应用

cc789的博客

09-10

本文探讨了5G网络下物联网可穿戴设备在健康监测与工业物联网中的应用。在医疗领域，结合人工智能与边缘计算，可穿戴设备实现了对患者生理数据的实时采集、分析与预警，支持远程医疗和慢性病管理；在工业领域，5G与区块链技术赋能工业物联网（IIoT），提升系统安全性、可靠性和效率。文章还介绍了相关技术架构、流程模型及未来发展趋势，展示了多技术融合在医疗与工业场景中的巨大潜力。

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

229

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

405

走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

最新发布

2501_92808811的博客

11-25

284

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026

iaast的博客

11-24

406

大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）

RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”

weixin_44876263的博客

11-24

398

RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗

2501_94114442的博客

11-21

497

人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。

【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake

人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。

11-23

293

由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。

EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理

11-24

现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。