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Internet 连接架构的开放性给安全社区带来了新的威胁和挑战。 黑客可能会利用各种 IoT 和边缘雾应用程序和设备中的关键漏洞。 物联网被称为通过互联网互连的物理设备，以解决现实世界的问题。 因此，物联网的参与设备可以从任何地方甚至任何地方进行管理。 作为泛在计算的一部分，物联网设备可能包括任何可穿戴设备、智能测量机、车辆移动设备，这些设备可能进一步导致云、大数据应用。 由于物联网设备在互联网支持的环境中运行，该环境基本上是一个以数据为中心的基础设施，滥用物联网解决方案的参与设备是一个严重的问题，以避免设备被操纵或误导。 嵌入式片上系统 (SoC) 的进步显着增加了商业设备，同时也扩展了物联网 (IoT) 的潜力。 不像以前，物联网现在能够处理当今事物的计算能力，并允许设备在现场执行复杂的计算，从而产生边缘计算。 雾计算使物联网设备能够做出决定，然后采取相应的行动。 在物联网基础设施中引入雾计算可以使用“雾节点”，这些节点非常有能力抵御对基础设施的攻击，即使它们可以决定对这种情况采取行动。 本文旨在研究物联网基础设施、物联网安全问题，然后使用雾计算来实现物联网安全目标。

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该资源是江南大学物联网工程学院物联网技术应用大作业《深度学习在机器视觉应用领域的最新研究综述》，主要就是收集整理一些基于深度学习的机器视觉的应用，最后总结展望等。

该资源为自动化学科前沿讲座大作业（江南大学物联网工程学院），基于深度学习的工厂人员监测系统设计，请勿直接原封不动地搬动，仅供参考！