当直播间里的"央视主播李梓萌"向你推荐能治百病的"神药"时，你可能正在遭遇一场精心设计的AI诈骗！近日，北京市场监管部门破获全国首例AI伪造名人带货案，涉案公司利用AI换脸技术假冒央视主持人，将普通糖果包装成包治百病的"深海多烯鱼油"，在直播间大肆行骗。这场"李鬼"冒充"李逵"的闹剧，给整个直播行业敲响了警钟。令人细思极恐的是，这个拥有88万粉丝的直播间里，AI生成的"李梓萌"形象栩栩如生，配合着"治疗头晕头痛、手麻脚麻"等违规医疗宣传，让不少消费者上当受骗。更讽刺的是，这些售价不菲的"神药"经查实仅为普通食品，与宣传疗效相差十万八千里。这场高科技骗局不仅侵犯了名人肖像权，更暴露出直播带货监管的新盲区。但魔高一尺道高一丈，物联网技术正在构筑反诈"天网"。区块链就像产品的"电子身份证"，扫码即可追溯真实生产信息；AI人脸识别能实时比对主播面容特征，让"山寨名人"无所遁形；智能合约则像24小时在岗的"电子警察"，自动拦截夸大宣传的内容。这些技术组合拳，正在形成打击虚假直播的"科技防线"。在这场AI与反AI的较量中，每个环节都需要升级防御。直播平台要配备"AI侦探系统"，0.1秒内识破换脸把戏；监管部门要建立"物联网天眼"，全网追踪可疑直播间；消费者更要擦亮眼睛，记住"天上不会掉特效药"。这起案件的成功查处，标志着我国对AI黑色产业链的打击进入新阶段——用更智能的技术，守护更清朗的网络空间。 

一粒玉米种子，如何能获赔5000余万元？2025年4月25日，最高人民法院知识产权法庭，有关行业代表、北京市有关公用企业员工、媒体记者和高校知识产权专业研究生等近30人共同旁听了一起案件的宣判。据悉，恒某公司对玉米植物新品种“NP01154”享有独占许可权，其主张金某公司生产、销售的七个杂交玉米审定品种均系未经许可使用“NP01154”品种作为亲本生产而来，请求判决停止侵权、赔偿损失。最高人民法院日前宣判的这起案件，敲响了种业知识产权保护的洪钟。然而，维权路上，“证明难、周期长、成本高”犹如三座大山，让许多育种者举步维艰。当侵权手段“花样翻新”，科技创新同样为守护“农业芯片”亮出利剑——物联网技术，正通过为每一粒种子打造独一无二的“数字身份证”，从根本上重塑种业维权生态。过去，证明一粒种子或一棵苗的“我是我”是维权第一难关。如同新闻中“金如意”山楂案，即便特征吻合，侵权方仍可质疑样品来源，申请重新鉴定，拉长诉讼周期。倘若从育种伊始，盈电智控物联网技术便介入，情况将截然不同。利用区块链不可篡改、可全程追溯的特性，结合RFID电子标签或二维码，品种的亲本信息、育种地点、生长环境数据、扩繁过程等关键信息，从“田间”到“仓库”都被实时记录并固化下来，形成一份权威的“数字档案”。这份“数字身份证”，在侵权发生时将成为法庭上的“铁证”。维权者无需再艰难地自证清白，只需调取区块链上的存证记录，侵权种子从何而来，与授权品种的关联性一目了然。这不仅彻底颠覆了“对照样品来源不明”的质疑空间，更让法官能够依据高度可信的电子证据，快速完成“同一性”认定，显著减轻品种权人的举证负担，让维权周期大幅缩短。最高法提出“降低维权成本、减轻举证难度”，盈电智控物联网技术的落地正是对这一理念的科技呼应。当种业创新的每一步都被数字阳光清晰记录，侵权的“阴影”便无处藏身。为种子赋码，为创新护航，物联网这张无形的“天网”，正与司法保护的“法网”紧密交织，共同守护中国碗里的中国粮，让“种业振兴”的根基更加稳固。 

2024年11月22日，华为开发者布道师于人民大学站开展布道师华为ICT创新赛和编程赛技术案例分享技术布道案例分享，并在分享中对相关疑问分析解答。首先介绍了基于鸿蒙生态的低光照增强安全辅助驾驶系统：低光照增强安全辅助驾驶系统以华为云作为训练的平台，以MindSpore作为框架，通过整合红外相机与可见光相机的特征，利用特征互补模型在软件平台控制下进行数据处理。系统采用Hispark IPC通讯协议实现各设备间的通信，包括红外相机、可见光相机、深度相机以及车辆显示屏等，这些设备采集的数据会上传到华为云进行进一步的处理和存储。在华为云的平台上，智能决策单元和传感器单元协同工作，收集并分析环境信息，同时应用云端算力对算法模型进行部署以优化系统性能。系统还具备低光照工作能力，能够实时显示感知数据，并在必要时进行决策预警，确保驾驶安全。此外，系统还展示了与Harmony OS生态的兼容，如手表等设备的联动提醒，以及红外点阵投影等高级功能，为驾驶者提供全面的安全辅助。并介绍了技术方案所涉及的关键技术：（1）传感器标定与图像配准技术：应用传感器标定与图像配准技术，对传感器采集到的图像数据进行进一步的配准以及标定。其中，本技术包括了双目视觉系统、交通目标识别方法、深度迭代配准算法来实现图像标定以及配准。其中，双目视觉系统基于深度迭代的配准方法主要使用CNN进行特征的提取或者代替传统配准算法中相似性度量的计算函数。使用深度学习网络对输入的图像对进行特征提取与相似性测度，能够实现配准图像的生成与图像配准精度的判别。在实际检测中，大大降低了系统的计算时间，提高了图像配准以及标定的精度。（2）图像特征融合感知技术在图像处理过程中还应用到了图像特征融合感知技术。在对标定以及配准好的图像进行特征融合的过程中，项目团队通过Mindspore训练的AI神经运算专用芯片，运用多源数据融合感知技术与交通安全隐患的智能检测从而识别不同模型，实现多源数据的精确融合。最终，在这些技术的应用下，通过不同类型相机采集到的图像特征进行融合感知，在低光照等不同恶劣环境（3）辅助决策预警与风险评估技术在辅助决策以及预警层面应用HiSpark-WiFi-IoT套件为主的智能决策模块来进行实现。通过紧急避障系统中搭建的感知层、规划层、决策层实现安全隐患智能评定与决策预警的相关功能，为显示交互单元提供安全数据信息。在辅助决策预警与风险评估的功能中，终端显示给用户也是十分关键的。所以在显示与交互的单元中开发了搭载Harmony OS的显示终端、多频报警音响等显示报警装置，运行配套开发的鸿蒙APP，实时显示感知数据与决策预警判定结果，可以在低光照、雨雪雾霾等全天候全场景工况下辅助驾驶人员进行判断，提升驾驶安全性与可靠性。接着介绍了基于华为云的制造业咨询服务微调问答助手案例：构建了私有的工业中文知识库问答系统，旨在为用户提供自定义友好、离线可运行的全面解决方案。​我们的系统的亮点包括：多模态交互。支持文本输入、语音输入和文件上传等多种输入方式，实现了多模态交互。用户可以根据实际需求选择最方便的交互方式，提高了系统的灵活性和适用性。同时，多模态交互也考虑到了用户的个体差异，满足了不同用户的使用习惯和需求。多功能对话界面。对话界面不仅支持基本的文本对话，还提供了多会话管理、对话模式切换和语音输入等功能。用户可以方便地切换不同对话会话，选择不同对话模式，以及通过语音输入进行自然交互。这种多功能对话界面提升了用户体验，使得系统更易于使用和操作。权限管理与安全性。系统引入了权限管理功能，通过登录注册和权限认证，确保只有经过授权的用户才能访问和操作知识库。这一功能提高了系统的安全性，防止未经授权的访问和操作，保护敏感信息免受泄露和篡改。知识库管理。系统提供了完整的知识库管理功能，包括知识库创建、文件上传、向量数据库构建、文件检索等。用户可以方便地管理知识库中的信息，通过文件对话和知识库问答等方式进行信息检索，满足不同场景和需求。检索增强的大模型。系统整合了检索增强的大模型，包括文件对话、知识库问答、搜索引擎问答和自定义Agent问答等功能。通过这些功能，系统可以更全面、准确地回答用户的问题，提供更丰富的信息服务。同时，用户可以选择不同的检索方式，根据实际需求获取最合适的答案。基于华为云ModelArts、企业级华为云主机的详细解决方案如下所示：首先介绍使用智能问答助手连接企业知识库实时获取信息。在权限管理方面，智能问答助手上运行着基于用户认证机制，利用安全框架，对用户进行身份验证，确保只有授权用户才能访问知识库；使用加密协议上传用户信息到云端服务中；使用专用SDK与API能够方便地对用户权限进行控制与管理。在系统实现方面，我们使用了微服务架构通过streamlit-authenticator模块对用户进行身份验证；并将认证结果通过后端服务传输到前端界面进行展示；前端界面使用HTML、CSS和JavaScript技术，通过发送请求获得认证结果，使用WebSocket技术实时更新用户界面。其次，介绍整合多模态对话输入技术，实现了与用户的高效交互。它支持传统的文本输入方式，同时引入了先进的语音输入识别技术，能够准确捕捉并实时转换用户的语音指令为文字，以便进行后续处理。这一语音输入功能的实现，依托于Streamlit和Bokeh库，通过在用户界面上设置一个专门的按钮，用户点击后即可激活语音识别。系统内部，js_on_event事件监听器与webkitSpeechRecognition对象协同工作，确保语音识别的准确性和实时性。此外，Omniind还提供了多种对话模板供用户选择，以适应不同咨询场景的需求，从而提升企业咨询服务的质量和效率。最后说明问答助手在知识库构建方面，预先构建了一个事实对应的知识库，用于存储和组织信息。当用户提出问题时，系统会进行问题解析，然后通过知识检索在知识库中寻找相关信息，最终生成答案。在实现过程中，助手采用了知识库构建、问题解析、知识检索和答案生成等一系列步骤，避免推理跳跃问题，确保了回答的准确性和相关性。为了验证系统的有效性，进行了功能测试。测试中，基于自定义数据集创建了Digital Twin领域的知识库，并提出了一系列问题，观察系统是否能够正确检索知识库并给出相关答案。此外，系统还提供了一个用户界面，用户可以通过这个界面与知识库进行交互，提出问题并获取答案。这个界面设计直观，易于使用，使得用户能够方便地获取所需的信息。通过这种方式，Omniind智能问答助手不仅提高了信息检索的效率，也提升了用户获取知识的体验。本次项目展示是华为开发者布道师​首次对ICT实战技术案例及华为云企业级边云部署行业解决方案进行高校技术布道，希望后续能够带给大家更多具有行业价值和实践意义的布道案例 。欢迎大家加入华为开发者布道师的大家庭，成为优秀的华为云开发者！

是我的固件有问题吗？顺便问一下设备上发版本号，MQTT发送的问题，我虽然我这样发送过去，也受到了url。谢谢各位！！！！

随着科技的不断发展，物联网技术已经深入到农业生产的各个领域，特别是在“三夏”时节的麦收工作中，物联网科技的应用更是发挥了巨大的作用。通过智能化的设备和系统，物联网不仅提高了麦收的效率，还确保了粮食的质量和安全，为农民带来了实实在在的好处。智能监测，精准预测收获期物联网技术通过在田间部署各类传感器，如温湿度传感器、土壤水分传感器等，实时监测小麦生长环境的各项指标，收集并分析数据，准确预测小麦的成熟期。农民不再依赖经验判断，而是依据科学数据决定最佳收割时间，既避免了过早收割导致的产量损失，也防止了因收割延迟而引起的籽粒脱落或霉变，确保了小麦的最佳品质和最大产量。远程监控，优化资源配置利用物联网平台，农场管理者可以远程监控麦田状况和收割机的工作状态，实现对农机设备的高效调度。当某一区域的小麦达到最佳收割状态时，系统自动通知最近的收割团队前往作业，减少了空驶时间和资源浪费。同时，通过分析历史数据和实时信息，物联网技术还能帮助预测收割高峰期的需求，提前规划农机维修保养和燃料补给，保证收割工作的连续性和效率。精准农业，提高作物产量物联网与大数据、人工智能的深度融合，使得精准农业成为可能。通过对海量数据的分析，系统能够为每一块田地提供个性化的施肥、灌溉建议，优化小麦生长环境，提升作物品质和产量。在收割过程中，智能收割机能够根据小麦成熟度和密度调整收割速度和割台高度，减少损失率，实现精细化收割。病虫害预警，保障粮食安全物联网技术还应用于病虫害的早期预警系统中。通过安装在田间的高清摄像头和特定的生物传感器，实时监测作物健康状况，一旦发现病虫害迹象，立即触发预警，及时采取防治措施，有效控制病虫害扩散，减少化学农药使用，保障粮食安全和生态环境。在“三夏”时节的繁忙麦收中，物联网科技的应用如同一场及时雨，为农业生产注入了强大的科技力量。它不仅提升了农业生产的智能化水平，还促进了资源的合理配置和环境的可持续保护，为保障国家粮食安全、推动农业现代化进程贡献了重要力量。

近日，有网友反映购买今**桶装方便面后，在扫描包装上标注的“百分之百中奖”二维码时，意外被开通了中国移动的流量包、付费会员等收费服务。这一事件再次引发了公众对于物联网技术下手机安全问题的关注。在物联网技术日益普及的今天，如何有效防范手机被恶意开通下载收费，成为了亟待解决的问题。防范策略与建议一、设备认证技术设备认证技术是物联网安全中的基础技术之一。在物联网环境中，每个设备都应该具有独特的身份标识，并通过严格的认证流程来确认其合法性。例如，使用公钥基础设施（PKI）来分发和管理设备的数字证书，可以确保设备之间的通信是安全可靠的。对于扫描二维码的情况，可以设计一个设备认证系统，使得只有在经过认证的设备和应用中，用户才能扫描并信任二维码。二、数据加密技术数据加密技术是保护数据在传输和存储过程中不被窃取或篡改的关键技术。在物联网环境中，数据可能会通过各种无线信道进行传输，因此必须采用强大的加密算法来保护数据的安全性。对于二维码中的信息，可以使用加密技术对其进行保护，以防止黑客截获并篡改信息。此外，在传输敏感数据时，如用户的个人信息、支付密码等，应使用端到端加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。三、访问控制技术访问控制技术可以限制对物联网设备和数据的访问权限，防止未经授权的访问和操作。在物联网环境中，可以实施基于角色的访问控制（RBAC）策略，根据用户的角色和权限来限制其对设备和数据的访问。例如，对于扫描二维码的功能，可以限制只有经过授权的用户才能使用，并且只能访问经过验证的二维码信息。四、安全审计和日志记录安全审计和日志记录技术可以帮助我们追踪和监控物联网环境中的安全事件，以便及时发现和处理安全问题。在物联网系统中，应实施全面的安全审计和日志记录策略，记录所有设备和用户的操作行为，以便在发生安全事件时进行追溯和分析。例如，可以记录用户扫描二维码的时间、地点、设备信息以及二维码的内容等，以便在发生恶意开通下载收费等安全事件时进行追踪和分析。五、持续更新和维护物联网设备和系统需要定期更新和维护以保持其安全性。随着新的安全漏洞和攻击手段的出现，我们需要及时更新设备和系统的安全补丁和固件来防止被攻击。此外，我们还需要定期评估物联网系统的安全性，并根据评估结果进行相应的安全加固和优化。​今**泡面事件再次敲响了物联网时代安全警钟，提醒我们享受技术便利的同时，必须强化自我保护意识，共同构筑牢固的安全防线。应用物联网安全技术可以有效地防范手机被恶意开通下载收费等安全问题。通过设备认证、数据加密、访问控制、安全审计和日志记录以及持续更新和维护等技术手段，我们可以构建一个安全可靠的物联网环境，保护用户的隐私和财产安全。

近日有报道称，长沙县在春运期间实行城乡公交“一人一座一带”安全规定，即每位乘客均需有座且系好安全带才能参与运输，此举引发广泛关注。部分乘客表示，这个规定只到3月5日，难道3月5日之后就没有安全隐患了吗？很多老人只能在公交站苦苦等待，甚至等上一两个小时。笔者认为，虽然这一举措体现了对公共交通安全的高度重视，但若因为安全而限制了乘客的数量，公交车的优势不就不复存在了？时下位于物联网技术前沿的边缘计算处理能否提升公交的运营和服务？物联网技术通过将各种传感器、智能设备与互联网连接，实现数据实时采集、传输和处理，对于提升公交系统的安全性具有显著效果。车路协同驾驶：通过将车载智能终端、路侧单元和各类传感器收集的数据回传给边缘计算平台，可以实现车路协同。边缘计算平台利用其强大的运算能力，可以快速处理这些数据，为公交车辆提供实时的运行线路信息，从而提高行车安全性和效率。算力下沉、离线优先：边缘计算节点通常部署在网络的边缘，靠近数据源。这意味着可以在数据产生的地点就近分析处理数据，而不是将所有数据上传到云端。这样做可以减少传输延迟，提高数据处理的时效性，同时也降低了传输和存储成本。在公交车运营中，这种实时的数据处理能力对于确保乘客安全至关重要。车载传感器监控：在公交座椅上安装传感器，精确统计座位使用情况，并将数据实时传送到调度中心和乘客手机APP，乘客能准确了解即将到站车辆是否有空余座位，从而合理规划出行时间和路线。安全带监控与报警系统：物联网技术支持的安全带检测装置可以自动识别乘客是否正确佩戴安全带，并在必要时通过语音提示或驾驶室警示，确保每一位乘客遵守“一带”的规定，降低交通事故中乘客受伤的风险。实时信息分析：随着机动车数量的增长，交通压力也随之增大。边缘计算能够通过实时信息的快速分析，为交通管理带来效率的提升。在公交车运营中，这意味着可以实时监控交通状况，及时调整路线和车速，以避免拥堵和事故发生，从而保障乘客的安全。预测性维护：边缘计算还可以帮助实现公交车的预测性维护。通过对车辆状态的实时监控和分析，可以预测潜在的故障和维护需求，从而在问题发生之前进行维修，减少意外停运的风险，确保乘客的行程安全。物联网边缘计算通过提供快速的数据处理和实时响应能力，能够提升公交车的运营效率，在很大程度上增强乘客的安全性。通过融合盈电物联网边缘技术进行精细化管理和智能化服务，更能平衡安全与便利的关系，使广大居民享受到更为安全、高效、舒适的公共交通服务。未来，随着更多智慧交通项目的落地，一个更加人性化、智能化的公共交通体系在长沙县乃至全国范围内逐步成形。

{"status_code":403,"request_id":"c3a9554c2872ec52a58a79289365cd0a","error_code":"IOTDA.000021","error_message":"Operation not allowed. User not found by IAM token or the authorized user has not subscribed to IoTDA.","encoded_authorization_message":""}

我参加了活动，很快就学到了知识，完成很快。

另外设备的IMEI编码应该从哪里找

Go 语言常量常量是一个简单值的标识符，在程序运行时，不会被修改的量。常量中的数据类型只可以是布尔型、数字型（整数型、浮点型和复数）和字符串型。常量的定义格式：const identifier [type] = value你可以省略类型说明符 [type]，因为编译器可以根据变量的值来推断其类型。显式类型定义： const b string = "abc"隐式类型定义： const b = "abc"多个相同类型的声明可以简写为：const c_name1, c_name2 = value1, value2以下实例演示了常量的应用：实例package mainimport "fmt"func main() {   const LENGTH int = 10   const WIDTH int = 5      var area int   const a, b, c = 1, false, "str" //多重赋值   area = LENGTH * WIDTH   fmt.Printf("面积为 : %d", area)   println()   println(a, b, c)   }以上实例运行结果为：面积为 : 501 false str常量还可以用作枚举：const (    Unknown = 0    Female = 1    Male = 2)数字 0、1 和 2 分别代表未知性别、女性和男性。常量可以用len(), cap(), unsafe.Sizeof()函数计算表达式的值。常量表达式中，函数必须是内置函数，否则编译不过：实例package mainimport "unsafe"const (    a = "abc"    b = len(a)    c = unsafe.Sizeof(a))func main(){    println(a, b, c)}以上实例运行结果为：abc 3 16iotaiota，特殊常量，可以认为是一个可以被编译器修改的常量。iota 在 const关键字出现时将被重置为 0(const 内部的第一行之前)，const 中每新增一行常量声明将使 iota 计数一次(iota 可理解为 const 语句块中的行索引)。iota 可以被用作枚举值：const (    a = iota    b = iota    c = iota)第一个 iota 等于 0，每当 iota 在新的一行被使用时，它的值都会自动加 1；所以 a=0, b=1, c=2 可以简写为如下形式：const (    a = iota    b    c)iota 用法实例package mainimport "fmt"func main() {    const (            a = iota   //0            b          //1            c          //2            d = "ha"   //独立值，iota += 1            e          //"ha"   iota += 1            f = 100    //iota +=1            g          //100  iota +=1            h = iota   //7,恢复计数            i          //8    )    fmt.Println(a,b,c,d,e,f,g,h,i)}以上实例运行结果为：0 1 2 ha ha 100 100 7 8再看个有趣的的 iota 实例：实例package mainimport "fmt"const (    i=1<<iota    j=3<<iota    k    l)func main() {    fmt.Println("i=",i)    fmt.Println("j=",j)    fmt.Println("k=",k)    fmt.Println("l=",l)}以上实例运行结果为：i= 1j= 6k= 12l= 24iota 表示从 0 开始自动加 1，所以 i=1<<0, j=3<<1（<< 表示左移的意思），即：i=1, j=6，这没问题，关键在 k 和 l，从输出结果看 k=3<<2，l=3<<3。

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、在物联网平台的控制台能看到最新的上报数据这时用MQTT.fx发送的消息2、但是在API Explorer中调试查询设备消息API的时候查询到的消息是一片空白希望能有大神解答这个问题，十分感谢！【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）