IntelligentCard的小秘密,不懂的话,有些惭愧

百度移入:IC卡 (Integrated Circuit Card,集成电路卡),也称智能卡(Smart card)、智慧卡(Intelligent card)、微电路卡(Microcircuit card)或微芯片卡等。它是将一个微电子芯片嵌入符合ISO 7816标准的卡基中,做成卡片形式。IC卡与读写器之间的通讯方式可以是接触式,也可以是非接触式。根据通讯接口把IC卡分成接触式IC卡、非接触式IC和双界面卡(同时具备接触式与非接触式通讯接口)。
IC卡由于其固有的信息安全、便于携带、比较完善的标准化等优点,在身份认证、银行、电信、公共交通、车场管理等领域正得到越来越多的应用,例如二代身份证,银行的电子钱包,电信的手机SIM卡,公共交通的公交卡、地铁卡,用于收取停车费的停车卡等,都在人们日常生活中扮演重要角色。
IC卡是继磁卡之后出现的又一种信息载体。IC卡是指集成电路卡,一般用的公交车卡就是IC卡的一种,一般常见的IC卡采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行通讯。IC卡与磁卡是有区别的,IC卡是通过卡里的集成电路存储信息,而磁卡是通过卡内的磁力记录信息。IC卡的成本一般比磁卡高,但保密性更好。
非接触式IC卡又称射频卡,成功地解决了无源(卡中无电源)和免接触这一难题,是电子器件领域的一大突破。主要用于公交、电信、银行、车场管理等领域。主要的功能包括安全认证,电子钱包,数据储存等。常用的门禁卡、二代身份证属于安全认证的应用,而银行卡、地铁卡等则是利用电子钱包功能。
开笔:最近做了一套HIS系统读卡交易的接口调试工作,抛出几个问题:

1、银行卡、二代身份证和公交卡会消磁吗?

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2、IC卡信息的存储原理,你懂吗?

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3、射频技术,你懂吗?

--------答案:(12问题一起回答)消磁肯定不会了,因为IC卡基本结构就是存储器,读写单元,以及射频模块,不再是传统的磁力存储信息。存储器内记录卡的状态,比如余额,站点编号,刷卡状态等等。每次刷卡,读取或者改写状态。卡机不需要记录这些信息,全都记录在卡上就行了。可以理解成U盘,除非硬件设备坏了,否则信息是不丢失的。另外,有些IC卡是需要联机查询一些信息的,比如说,IC卡的缴费,需要联机,将信息写入数据库。

如果说,你还停留再是否消磁这个话题上,那么说明,你还停留在,‘磁’器时代,对不起,现在已经是互联网、集成电路时代了。

------------------说到射频技术的话,我只想说,我大学听过这个名词(哈哈)






标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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