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2019-06-05 00:34 [大同市] 来源:竹昊宇

    来自:Azure IoT,via Neowin  早在今年 4 月,微软就宣布了 Azure 物理网安全中心的公开预览,以防止在物联网部署中有安全漏洞被别攻击者利用。今天,这家软件巨头正式推出了 Azure Security Center for IoT 。顾名思义,这是一套管理企业基础设施安全的系统解决方案,可涵盖本地、Azure、以及其它云服务提供商。  跨平台的互操作性,得益于微软与合作伙伴的良好关系。比如 6 月份的时候,微软就宣布与甲骨文公司达成了合作。  微软声称,物联网安全中心每天可收集超过 6 万亿次信号,并按轻重缓急对已识别风险进行排名。此外,该工具还可识别潜在错误、甚至不安全的配置信息。  微软称 Azure Security Center for IoT 为行业内首个端到端的解决方案,使得组织能够预防、检测和帮助修复物联网部署中所有不同组件的潜在攻击隐患。  安全保障涵盖从小型传感器、到边缘计算设备和网关、Azure IoT Hub,以及连接企业 IoT 计算、存储、数据库和人工智能(AI)/ 机器学习(ML)等工作负载。  实际上,微软在物联网领域付出的努力,并不让我们感到惊讶。因为该公司已经拥有一系列以物联网为主打的产品,比如去年 9 月开放公众预览的 Azure Sphere 安全操作系统、Azure IoT Edge 平台、以及 Azure IoT Central —— 后者正在近期宣布的数字配送中心使用。  所有这些投资,都更多地响应了物联网市场的预期增长。IDC 预计,到 2023 年的时候,IoT 市场规模有望达到 1.1 万亿美元。感兴趣的朋友,可到 Azure IoT 安全门户网站上获取更多信息。

      日前,英特尔公布了 2019 年第二季度的盈利报告,实现营收 165 亿美元,同比下降3%;净利润为 42 亿美元,同比下降 17%。报告称,下降主要出现在数据中心业务,而在客户计算方面依旧保持一定的增幅。物联网业务实现较大增长。回顾英特尔 2019 年第一季度财报:英特尔第一季度收入 161 亿美元,同比持平。  数据中心业务压力较大  据统计,英特尔在客户计算方面,相比去年同期的 87 亿美元增长到 88 亿美元,增长了1%。运营利润为 37 亿美元,相比去年同期 32 亿美元增长了 16%。在数据中心领域中,英特尔收入有比较明显的下降,今年 Q2 的收入为 50 亿美元,去年同期为 55 亿美元,下降 10%。运营收入从全新的 27 亿美元下降到今年的 18 亿美元,降幅达到 34%。这也是英特尔本季收入跌幅最大的业务。而在第一季度,英特尔以数据为中心的收入下降了5%,以 PC 为中心的收入增长了4%。  据行业专家分析,数据中心等业务受产品周期的影响,这段时间压力比较大。期待英特尔下一代产品的发布,也许能带来不错的业绩表现。  物联网业务实现较大增长  但英特尔在物联网业务方面实现了较大的增长。物联网集团实现 9.86 亿美元的收入,与去年同期相比增长了 12%。得益于自动驾驶领域的火热,英特尔的 Mobileye 业务今年 Q2 收入为 2.01 亿美元,相比去年同期有 16% 的增长。而回顾第一季度,物联网集团营收同比增长8%(不包括 Wind River 为 19%),Mobileye 实现创纪录的第一季度营收 2.09 亿美元,同比增长 38%。从前两个季度的表现来看,物联网和 Mobileye 业务持续保持强劲增长,而行业专家也表示,未来人工智能、物联网、车联网等领域还存在广阔的市场机遇,英特尔深厚的技术积累将在未来创造更加良好的业务表现。  同时英特尔也对今后的收入进行了预测,预计今年全年收入为 695 亿美元,相比去年略有下降。  关于英特尔第二季度财报,Strategy Analytics 无线网络总监杨光表示,英特尔最近这段时间面临来自 AMD 比较大的竞争压力,但人工智能、物联网、自动驾驶等等领域还存在很多机会,因此业务调整后的效果需要一定时间才能逐渐显现,所以中长期看来,英特尔业务走势良好。  作者:程琳琳责编/版式:王禹蓉校对/审核:申晴

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      植物病原体检测大都依赖复杂耗时的分子技术,且这些技术有很高的门槛限制。  来自北卡罗来纳州立大学化学与生物分子工程系的助理教授魏青山开发了一款应用于智能手机的传感器,可以检测微生物侵染番茄植株。该系统经济高效,可以识别患病叶片的挥发性有机物,有望及时发现病菌,来对抗具有破坏性的作物病害。  7 月 29 日,这个研究发表在《自然-植物》(Nature Plants)上。魏青山团队用智能手机来检测植物挥发性气体(来源:Zheng Li,魏青山供图)魏青山团队用智能手机来检测植物挥发性气体(来源:Zheng Li,魏青山供图)  这个系统可以在番茄感病后的 2 天内检测出晚疫病。  植物病害会造成约 20% - 40% 的产量损失。晚疫病由名为致病疫霉的微生物引起,这种病菌会快速侵染番茄和马铃薯植株,不加治理的病株会在几天内死亡。如果天气条件适宜,病菌还会快速扩展,导致病害流行。  土豆晚疫病曾经在 1845 年到 1852 年造成过爱尔兰 100 万人死于饥荒。所以爱尔兰谚语说,世界上有两样事情不能开玩笑:爱情和土豆。  目前的作物晚疫病检测主要依赖核酸技术如 PCR,以及免疫技术。核酸技术虽然有特异性和灵敏性,但测定过程太繁琐;免疫技术虽然简便,但灵敏性和特异性不够。目前的微型检测装置还不能兼顾高性能、简便性和经济性。番茄叶子和检测用试纸(来源:Marc Hall,魏青山供图)  魏青山希望开发一款色度传感器。他们使用的化学修饰金纳米粒子会与病株叶片释放的挥发性有机物发生反应,而手机摄像头能够捕捉这种反应引起的颜色变化。这款传感器由 3D 打印的智能手机读取器进行扫描,用已知浓度的植物挥发物进行校准,如此可提供健康植株和患病植株挥发物的定量信息。  这款传感装置可以在 1 分钟内检测出 10 种植物挥发物,包括绿叶挥发物和植物激素。在一次盲测中,该装置对晚疫病的检测准确度高达 95%。  作者发现,这一技术可以在肉眼看到症状前就检测出晚疫病,从而尽早采取行动防止病害传播。作者认为,如果与不同的比色法指示剂结合使用,该技术或能用于检测其它的植物病害。  目前农业病虫害检测还用到了可见/近红外光谱图像技术,这是基于计算机图像处理和模式识别对病害信息自动快速判断。魏青山告诉 DeepTech,跟光学成像方法比,他们研发的检测法更有特异性,因为很多植物疾病的表征可能很相似,只有分子诊断才能区分。  除了能应用于晚疫病,这个传感器还能用于病症很类似的早疫病检测。魏青山准备做更多的实地检测,确保正确率。  对于这个新系统的前景,魏青山说,这个试纸只需几美分,手机附件 50 - 70 美元,这个成本在批量生产后会更低。该研究目前已提交专利,希望以后能推向市场。  -End-  参考:  https://www.nature.com/articles/s41477-019-0476-y‍

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