54、普适计算中的隐私、安全与信任

普适计算中的隐私、安全与信任

在当今数字化飞速发展的时代,普适计算逐渐融入我们生活的方方面面。从智能设备到环境感知系统,普适计算带来便利的同时,也引发了人们对隐私、安全和信任问题的关注。

普适计算的现状

普适计算的概念源于不同的研究方向。IBM在1996 - 1997年提出的“普适计算”,强调计算服务随时随地按需可用;而Xerox PARC的Mark Weiser在1991年提出的“泛在计算”,更注重让技术对用户透明,如同自然资源一样无处不在。如今,这两个概念逐渐融合,普适计算主要包含五个研究领域:
- 移动计算 :让人们在移动中也能使用熟悉的应用程序。如今的移动设备,如PDA、笔记本电脑和手机,具备基本的办公和通讯功能。但这些设备也面临被盗和信息泄露的风险。
- 无线网络 :无线协议的发展解决了有线网络的一些问题,但也带来了安全隐患,如易被窃听和攻击。
- 嵌入式计算 :嵌入式计算机通常是小型、专用的设备,为普适计算做出贡献。但由于其资源有限,可能无法支持大规模的加密协议,存在隐私、安全和信任方面的潜在问题。
- 基于传感器技术的上下文感知 :通过分布在环境中的传感器收集信息,使计算机系统能根据环境和用户的情况提供更合适的服务。然而,这也涉及到大量个人信息的收集,可能会对用户隐私造成威胁。
- 人机交互(HCI) :HCI研究从最初关注图形用户界面的设计,发展到如今让计算机接口与现实世界更紧密结合,使数字信息的可用性和可控性与物理对象的操作相匹配。

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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