个人征信牌照出台前，各家征信公司加速推出产品。昨日，腾讯个人征信团队接受南都记者采访，介绍了腾讯的个人征信产品雏形。据介绍，腾讯征信产品主要分两大类：一是反欺诈产品，二是信用评级产品。反欺诈产品：包括人脸识别和欺诈测评两个主要的应用场景。信用是信用评级产品：目前可以提供应用的信用评分和信用报告。 人脸识别应用在身份核实 据腾讯征信总经理吴丹介绍，反欺诈产品：包括人脸识别和欺诈测评两个主要的应用场景。人脸识别主要应用在身份核实的相应场景。目前已应用在腾讯的微证券等产品上。欺诈测评是对客户的欺诈风险提供一个等级评估，等级越高提示欺诈风险越大。 吴丹表示，对于金融机构而言，最怕的诈骗是犯罪团伙运用金融机构的审核漏洞，进行批量团伙犯罪。而在贷前利用人脸识别为贷前审核把好关，尽量避免团伙欺诈和欺诈惯犯的混入。比如，在不同人在同一部设备上，用一个地址、关联人被重复地使用，都会被反欺诈系统检测出来。 南都记者当天体验发现，人脸识别主要包括三个步骤。在扫描身份证后，需进行人脸识别鉴定和活体识别。吴丹表示，目前腾讯的人脸识别技术已经非常成熟。据LF W评测，腾讯的这项技术目前已经达到世界第一的水平。识别准确率为99 .6%。而在实际的互联网金融场景测试中，可在0 .01%的错误率下，通过率达到90%以上。 据悉，过往在金融交易中的个人识别，主要通过“三亲”(亲见原件、亲见本人、亲见签名)来保证。腾旭征信安全管理部副总裁助理黄磊的解释是：传统金融机构的人脸识别成功概率只有60%-70%。 广发银行已经确定合作 除了人脸识别，腾讯征信的另一个重要产品将是信用评级。和芝麻信用采取打分以及此前腾讯向南都记者展示过的打分报告不同，个人信用运用于手机上Q Q的版本将采取打星的形式。一共7颗星，亮星颗数越多代表信用越良好。 吴丹介绍，星级主要由用户在微信、手机Q Q支付以及消费偏好，在腾讯产品内各资产的构成、理财记录，财付通账户是否实名认证和数字认证，消费贷款、信用卡、房贷是否按时还等四个维度构成。不过他表示，他们尽管采集了腾讯上的数据，但不会涉及用户的聊天记录、图片等。 腾讯方面介绍，腾讯征信整合已有的征信产品根据不同的业务需求，在贷前贷中贷后为金融机构提供整套的实时在线的风险管理解决方案。在贷前利用人脸识别和欺诈侦测为贷前审核把好关，尽量避免团伙欺诈和欺诈惯犯的混入，并根据已有的腾讯数据模型结合具体的金融产品、客户群体和场景提供个性化的风控决策。用征信产品将客户和金融产品深度结合。据悉，目前主要圈定和银行、小贷、P2P等机构进行合作。广发银行已经确定和腾讯进行合作。 广发银行信用卡中心风险管理和决策管理助理总监龙雨对南都记者表示，传统的银行传统数据模式主要信息采集包括银行内部的数据如客户基本资料，消费、透现信息，循环、延滞信息，营销活动信息，催收信息等，以及包括来自外部的央行征信和学历。而来自互联网的数据将帮助银行能更充分了解客户，如何利用这些数据，各家银行目前都在摸索阶段。

MicrosoftInternetExplorer402DocumentNotSpecified7.8 磅Normal0 2015年IoT西部会议已经在筹备阶段，将于2015年11月5日到6日在拉斯维加斯召开，有关报名和折扣的详细信息请浏览网址http://www.remotemagazine.com/IoTWest/conference-sessions/ 此次会议将会有众多的知名企业参加，例如思科、IBM、施耐德电气、捷豹路虎公司、甲骨文等等。这次会议的目的在于讨论在市场经济需求的状况下物联网所能取得的收益，以及对已有的物联网技术进行突破、改革的手段等等，集中于物联网产业自身以及同周边产业的联系。 会议中的演讲包括但不限于： 1、如何将先进连接技术运用于物联网发展路线以取得大规模应用——思科 2、云服务如何构建安全，是机会也是挑战——IBM 3、在物联网中保持安全——KORE 4、如何同时保持连接设施智能化以及安全性——Adler Law Group 5、工业4.0，对于你、你的公司、你的未来是什么——施耐德电气 6、SWARM Intelligence：分布式智能网络边缘——B+B SmartWorx 7、工业4.0通讯标准：OPC UA ——Beckhoff Automation 8、Dev指南:连接和仓储——Plantronics 9、可获取健康数据软件，超越可穿戴设备——InfoStretch Corp. 10、物联网应用测试——IBM 11、Niche App Ecosystem——捷豹路虎公司 12、软件改变硬件制造思维——Flexera Software 13、边缘计算:物联网的下一个前沿——Infobright 14、企业物联网，M2M路线图——Daintree Networks

2015年7月16日，深圳市盐田区政府与神州数码在深圳签署协议，双方建立智慧城市战略合作关系，加快推进信息技术在政务、商务、生产、生活、教育、文化等领域的广泛应用，加快构建以智慧化与工业化相融合的现代产业体系，助力盐田智慧城区建设和信息产业发展。盐田区委常委、常务副区长刘卫翔与神州数码智慧城市南区总裁张晶在协议上签字。盐田区委副书记、区长杜玲，区委常委、区委(区政府)办公室主任董秀，神州数码首席科学家、工程院院长谢耘等出席并见证签约仪式。 盐田区是改革开放的窗口——深圳市的重要城区。近年来，深圳市盐田区提出全面打造“新品质新盐田”，并将“智慧城区”、“美好城区”建设作为全面打造“新品质新盐田”的应有之意和其内涵的延伸和升华。签约后，神州数码将依托自身在智慧城市建设领域的成功经验和知识优势，积极参与智慧旅游、智慧物流、智慧医疗、智慧交通、智慧环保、智慧社区、智慧政务等智慧城市重点领域信息化建设，打造服务于市民、企业和城市管理者的城市公共信息服务平台。 神州数码首席科学家谢耘在致辞中指出，盐田区提出“智慧城区”五年建设规划，以公共信息资源库、政务资源交换平台等为重点，打造社会建设“织网工程”综合信息平台，与神州数码的智慧城市理念不谋而合。神州数码将全力支撑盐田区政府开展智慧城区建设，并就相关课题研究提出建议和意见，助力盐田早日成为“智慧城区”。 神州数码2010年率先提出“智慧城市”战略，并迅速在国内70多个城市展开智慧城市业务布局。目前，神州数码已与近40个省市达成智慧城市战略合作意向。神州数码以“虚拟映像”为理论架构、基于互联网搭建的“公共信息服务平台”，针对市民、企业和城市管理者，打造出“一中心三平台”，已成为国内第一个、也是迄今为止唯一的一个智慧城市核心支撑系统。 神州数码2013年与深圳市政府签署了战略合作协议，并将神州数码的“国际总部”设在深圳，展开以智慧城市为核心的云计算、大数据、物联网、移动互联网等方面的研发落地。此次签约，是神州数码与深圳市整体战略合作的进一步深化和细化，神州数码将把在“互联网+智慧城市”的最新研究成果，应用到盐田智慧城区建设，不断提升盐田智慧城区发展水平和科技创新的实力。 盐田区委副书记、区长杜玲表示，盐田区委区政府将积极支持神州数码在盐田的发展，创造一流环境，提供优质服务。希望神州数码更多地关注和支持盐田发展，运用先进信息技术，加快盐田区下一代信息基础设施和全面智慧盐田建设，促进盐田经济和社会的全面、协调、可持续发展，在打造“新品质新盐田”的过程中贡献力量。

西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展，其对香港中文大学人脸素描标准数据库（CUFS）的识别准确率达到了99．67％。根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统，如果应用到刑侦过程中，有望帮助办案人员缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围。 人脸识别是计算机视觉和人工智能研究领域一个重要课题，在身份认证等公共安全领域有大量应用。异质人脸识别是一种基于图像合成的人脸识别技术。 “所谓异质人脸图像，就是不同方式、不同来源获得的不同质量的人脸图像。”高新波教授介绍说，由于数据来源不同、图片质量不同，在人脸识别研究领域，照片、素描等不同来源人脸图像，难以使用计算机进行直接比对。必须将不同人脸图像转换到同一表达空间，计算机才能够进行自动匹配识别。我们的研究，就是要解决这个问题。 国际上关于异质人脸识别的研究始于2000年左右。2001年，高新波便开始带领团队从事异质人脸图像合成与识别的研究。目前已经成功研制出了基于图像合成的人脸识别系统。通过该系统，人脸照片与手绘素描画像之间可以实现相互转化，进而实现不同模态人脸图像的检索比对与识别，该系统提高了异质人脸图像合成的效率及识别的准确率。 在刑侦过程中，经常能够通过监控视频获取犯罪嫌疑人画面，或者通过目击人的描述得到犯罪嫌疑人的人像素描。但使用这种方式得到的照片，要么分辨率太低，要么有遮挡，使得图像比对的难度大大增加。异质人脸合成及基于该技术研发的系统将成为缩小犯罪嫌疑人范围的重要辅助工具。 高新波介绍说，他们开发的基于图像合成的人脸识别系统，如果应用于刑侦过程中，警方就可以将依据监控图像或目击者描述绘制的嫌疑人模拟画像，直接输入系统合成出计算机可以识别的照片，并将合成照片在全国身份证数据库中进行比对。

20世纪以来，农业的进步主要体现在现代农业机械基本取代了人力和畜力作业，以及农业生产的组织管理形式变得专业化、社会化和企业化。眼下，“互联网+”的概念炙手可热，那么以物联网、大数据、云技术为工具的新生代农场，会给人类描绘出怎样的一幅智慧农业前景呢? 美国七成农场“触网” 几千年来，人口数量的增加离不开粮食的不断增产。 世界粮食组织预测，到2050年全球约有90亿人，激增的人口和有限的耕地、宝贵的淡水和其他不可知因素(如气候变化)之间的矛盾，使人类的吃饭问题变得极其严峻，改变传统农业的发展模式，提高农产品的产量和质量势在必行。 在信息技术高速发展的背景下，智慧农业被寄予厚望。智慧农业，就是利用信息技术对农业生产进行定时定量管理，根据农产品(含粮食、水果和肉类等)的生长情况合理分配资源，实现农业生产的高效低耗、优质环保。近年来，欧美发达国家的农民们在利用互联网方面表现积极。2011年2月，美国农业部发布的报告表明，年销售额25万美元以上的美国农场，有70%以上在农场业务中使用互联网，更小的农场则有41%使用互联网。美国加州弗雷斯诺的农场主麦克·史密斯有一个40英亩的小型家庭农场，他将自己农场的照片贴在脸书网站上，每周更新网页内容，感兴趣的顾客可以和他通过电子邮件联系。麦克·史密斯现身说法称：“互联网对许多小农场意味着生存，如果你只有一个有机农场而没有网站，那么没人愿意去了解你。” 但这只是互联网力量轻度介入现代农业的冰山一角。在更多的智慧农业案例中，大家会看到在互联网、物联网的帮助下，越来越多的农民掌握了庄稼种植、灌溉和收获的最好时机，时时监控牲畜的生长状态，最大限度地减少了资源浪费并获得效益。 从大农业转向精准农业 国内主流学界曾把西方现代农业的特点概括为一个“大”字，主要表现为耕地面积的广袤，农机设备的大型宽幅和高速联合。这个“大”字在当下发达国家农业中仍占主流地位，但新的趋势已经非常明显，那就是农民们利用物联网等技术，收集有关田地的精确数据，制定策略，对每一小块土地精耕细作，从每一颗种子中榨取出最高的价值，这就是“精准农业”。 美国《外交事务》杂志今年5/6月刊载文披露，因为人工测试土壤的成本昂贵，美国大多数农民在实际操作中改为每2.5英亩(约合1.01公顷)采取一个泥土样本，巴西每12.5英亩(约合5.06公顷)采取一个样本。实践中，因为一英亩(约0.4公顷)内的土壤有时各个指标差异很大，这样稀疏采样造成的后果，是农民忽视了提高部分地块的生产力，又在其他地块里施了不必要的肥料。专家们的对策是开发低成本的传感器，提高采样密度。例如，新的酸度传感器每隔一米就在土壤中插一个，自动读取数据并记录自己的GPS坐标，这种做法的经济成本比同等密度下的人工采样显着降低。当前的主要问题是大多数农场仍未普及这样的传感器，更可靠、更准确的传感器仍在努力开发中。 农业云服务覆盖130国 美国加州奥克斯塔德的草莓生产商“诺克尔收获”公司，采用的草莓生长实时监控设备，是由美国“气候看守者(Climate Minder)”公司开发的。“诺克尔收获”公司的草莓田里，传感器负责测量土壤中的盐分和水分等，物联网采用射频识别的电子标签，把数据发送到“气候看守者”的网络服务器。农民可以通过特定账号访问网站，实时观察草莓温室的各项数据。 “气候看守者”成立于2005年，成立头两年就在土耳其200多个温室中推广自己的管理系统，在土耳其的家禽场、烟草储存设施和冷库中也有所应用。“气候看守者”2012年被著名的美国灌溉公司“雨鸟”收购，成为其旗下物联网系统品牌。 几百年来，葡萄园一直是西班牙加利西亚地区的亮点，这里的葡萄酒享誉世界。以往在气候变化剧烈的季节，农民们担心收成受影响，常通宵不睡守在葡萄园里。如今，当地人把物联网技术引入传统的葡萄种植中，以便在访问环境数据时做出更明智的选择。加利西亚的雷亚斯·拜萨斯地区的葡萄园，引进了“利比利姆(Libelium)”公司的物联网设备(成立于2006年的一家西班牙公司)，在园中组建了无线传感器网络，收集环境温度、环境湿度和叶面湿度等数据，结合GPS设备提供的精确位置和时间信息，通过3G网络发送到云端。园丁们只要连接互联网，就可以有针对性地对园内环境数据进行监控和调整。成立于2009年的“索伦姆(Solum)”公司，是美国斯坦福大学3个毕业生创建的。公司强项是更高效准确的农产品抽样分析，能更精确地判断化肥的投放量，获得更好的收益。用公司开发的两套测量工具，农户们可以自行到田野中测量土壤硝酸盐含量。对于邮寄来的土壤样本，公司有实验室可以进行分析。2012年，该公司获得了1700万美元的投资。 2011年，成立于美国硅谷的“农场逻各斯(FarmLogs)”公司，是一家提供农业云服务的初创公司。该公司的业务是让农民通过互联网和手机移动应用平台，把耕作方面的数据上传到平台上，公司在拿到数据后进行分析，为农作物轮作提供智能预测和优化。农户们可以通过“农场逻各斯”的服务了解农产品价格、耕作开支、利润预测和天气等。截至去年，全美15%的农场是“农场逻各斯”的客户，其应用者遍及世界130多个国家，包括中国。该公司发展如此之快的主要原因据估计和免费提供服务有关，因为受到多方青睐，迄今已获得1500万美元的融资。 用传感器监控猪咳嗽 为了生产更多更好的肉蛋奶，禽畜饲养业中与动物健康相关的大量数据，也是智慧农业实现精准化操作所必需的关键信息。这方面典型的监测数据包括动物体温、脉搏和空间位置等，传感器对于监控动物繁殖和疾病至关重要。例如，有母畜要产仔了，传感器会把该信息传送上网，网络再通过短信等形式发送到饲养者手机上。 欧盟对于精准禽畜饲养很重视，近年来赞助了多个项目。如在2011年投入运营的PCM项目，旨在对猪咳嗽进行记录、监控。该项目相比人工观察，能更早发现猪的呼吸系统疾病，便于兽医迅速介入，及早治疗。法国农业科学研究院则通过在牛群中安装传感器，对牛的实时位置、体重、食物摄入量、甲烷排放量等进行统计，强化对牲畜行为的研究和分析。 创立于2011年的“法尔米农”是一家专注于牲畜饲养的克罗地亚初创公司，公司CEO马特加·考匹克在克罗地亚一个农场出生和长大。他母亲当年在管理农场时，很多数据是以大量报表的形式出现，分析数据给家人带来很多困难，于是他在大学就读时有了开发这方面项目的想法。如今该公司帮助农户们从农场各处把这些信息收集出来，使农户们借助平板电脑获得农场每一头牛的实时信息，这些数据包括产奶量、体重、医疗护理、健康问题、繁殖等，数据用清晰明快的图表表达出来，便于农户掌握牲畜生长周期、饲料配比和投放等。 “法尔米农”公司的服务启动后不到1年，就吸引了450家农场使用，对于最多75头牛的农户，每头每月收取0.25美元，对最多600头牛的农户每头每月收取0.45美元。更大的农场按照量身定做的计划付费。该公司去年5月获得了410万美元的融资，目前正在雇用销售力量，准备把总部转往美国，研发工作则仍在克罗地亚开展。 智能灌溉滴水归田 农业灌溉用水利用率不高的情况，在全球很多国家和地区存在。 为解决这一问题，智慧灌溉能够通过传感器探测土壤中水分含量，根据不同作物的根系对水的吸收速度和需求量的不同，控制灌溉系统进行有效运作，从而达到自动节水、节能的目标。 “超级农作物(CropX)”也是来自美国硅谷的创业公司，其主要产品是探测土壤参数的硬件，并用软件向农民们显示有关数据，旨在建立“土壤物联网”。该公司的硬件产品包含的重要传感器有3个，分别负责收集地形信息、土壤结构和含水量，以决定土壤对水的需求是多少。“超级农作物”公司用移动应用客户端把云计算结果发送给农民，如灌溉地图和土壤水分状况等信息，农民也可以通过更改相应参数来计算不同区域土壤所需的灌溉量，做到滴水归田。 目前，“超级农作物”公司的产品主要在美国密苏里州、科罗拉多州和堪萨斯州近5000亩农田中应用，今年刚获得900万美元的融资，该公司把中国、印度和大洋洲也列为自己的目标市场。谷歌首席执行官埃里克·施密特很看好这家公司。 具有创新思维的不仅仅是上面提及的创业公司，总部位于瑞士苏黎世的ABB公司(一家世界五百强大企业)也参与瓜分智慧农业这块大蛋糕。ABB公司在西班牙马德里南部210平方公里的重要农业区推广使用“海王星”智能灌溉系统，使这片农业区的用电、用水分别比以前节省了12%和20%。“海王星”灌溉系统由远程终端装置、数据采集与监控系统和通信3部分组成，“海王星”数据采集与监控系统不仅可显示远程终端装置的状态、报警、事件、报告和历史数据，还可通过短信和电子邮件进行通信，允许用户通过互联网远程接入。 此外，从大范畴上来看，智慧农业也包括精准渔业。 例如，大西洋鲑鱼这样的冷水鱼种，对温度变化非常敏感，连续、精确和灵敏的传感器对于控制水温、观察鱼类行为不可或缺。欧洲是精准渔业领域的领跑者，中国、韩国、日本和美国的发展也很快。 最后，我们不妨大胆展望一下互联网(物联网)与现代农业充分融合的前景：人们一方面享受着农产品大量增长带来的优裕生活，一方面惊奇地发现，人类的劳作身影已在农田里消失了，甚至传统农民这个职业也不存在了——你和身边的一位白领都在手机上玩开心农场，你玩的是游戏，他玩的却是真正的农场，弹指之间，播种、灌溉和收割就可轻松完成。

意大利四家医院开始试行一个基于RFID的系统来跟踪输血过程中的每一个步骤：从采集病人血样开始到输血结束。 参与该项实行计划的四家医院分别是位于罗马的第二大学综合医院，在圣约翰的病痛恢复所，巴里政治学院医院以及在Pistoia镇的3 USL公司。这几个实验者采用了3RFID的输血系统(BTS)。该系统由EPC Gen 2 RFID硬件桌面和手持式询问机，以及标签、软件组成。 人为失误是输血的一大忧虑。在采集献血、运送和输血的过程中，一个失误就会导致致命的后果。3RFID 的首席执行官Giuseppe安科纳说“如果没人发现这一失误，就会给病人输错血，给其造成极大的健康损伤，最糟时导致死亡。” 安科纳说：“知道谁干什么，是非常重要的--这样就可以增加个人责任，提高安全度。”使用了BTS系统，血液采集管理人员的身份同其他数据一起被输入并存储。 在此仪器的协助下，入住医院的病人将会拿到一个带有EPC Gen 2 RFID 标签的手环，标签上存储有与医院后端系统病人资料相连的独特标识号码。这些数据包括病人的病例和照片。如果需要输血，病人的血样会被放到一个试管内，试管壁外附上一个经过与病人独特病号进行编码的PC Gen 2 RFID标签。一个经同一原理编码的EPC RFID标签也会被附在血液请求文件上，其他同样与病号进行编码的RFID标签则被贴到血袋上。 一旦确定了病人的血型，工作人员就会从血库中取出装有相应血型的血袋并将RFID标签附到上面。输血时，医院工作人员会扫描病人的袖口标签和血袋上的标签，以确定血型相符合。实施输血过程的人员也要扫描被植入自己身份徽章里的RFID标签。然后这名员工的数据会同病人及输血记录相关联，在医院数据库里建立起一个永久的记录，表明谁，在什么时候实施输血工作。 意大利大多数医院采用条形码标签来在内部跟踪血袋。条形码标签同与数据库里病人的医疗信息相关联的独特号码编码，但其他医院或者保健机构却不能读懂这些条形码。因而，当一袋血被送到另一家医院。那儿的技术员就要通过血袋上所标的接收人的姓名与出生年月日来跟踪血液分配。如果在发配前检测到有误，就要取消输血然后请求新的血液。 在BTS系统的帮助下，系统会跟踪全过程。每一家参加这一项目的医院都有一个服务器，任何人都可通过输入密码获取输血数据，这样就使得血袋在医院或医疗中心之间传送时医院可以共享数据。 这一试行计划将于2008年6月结束。安科纳表示：“我们希望能从医院方获得技术报告”,他还说，“我们希望参与的医院能收集到所需的所有信息来优化改进用户界面的可操作性” 安科纳介绍：“我们的目标是要策划开发血液实时跟踪系统，将现有系统进行升级。”如果一切进展顺利，下一步将在医院之间建立全国性的血液网络，医院通过与当地行政部门协定即可共享此网络。 直到目前，安科纳称：“这一试行计划表明该项技术便于应用，减少了工作量，并100%消除错误几率。” 巴里政治学院医院院长Donato Dimonte表示：“通过避免在血袋分配过程中的任何人为失误，我们希望改进病人与供血者的安全鉴定” 安科纳称，他也希望这一网络能让医院在自己内部以及多功能医院之间更好的融合使用不同的血液中心。 Dimonte 说：“我们希望在这一系统网络中取得完美的整合，以便达到更加优化的病人监视护理工作。”如果试行顺利，他说，“我们将会采用这一系统并尽可能将其扩展至更多的医院。” 在意大利的博洛尼亚大医院，应用了另一个由Tiomed公司设计安装的血液跟踪RFID系统，德国萨尔布吕肯的一家医院正在使用由西门子商业服务公司提供的RFID解决方案来跟踪血液。2007年，威斯康星州血液中心与数个商业技术伙伴一起，开始测试并决定RFID是否会对血制品有害。