27、数字钱包与数字代理:功能、安全与未来展望

数字钱包与数字代理:功能、安全与未来展望

1. 通知与用户体验

数字钱包或数字代理在管理自我主权身份(SSI)的用户体验(UX)方面起着关键作用。一个真正的自我主权身份,应让用户有以下感受:
- 充分了解其凭证及所含敏感个人数据(如身份、健康、财务、家庭和旅行数据)的情况。
- 信任钱包和代理软件及硬件的提供商。
- 信任凭证的发行方。
- 信任凭证的验证方。
- 信任提供商、发行方和/或验证方所遵循的治理框架和信任标识。
- 信任所建立的点对点连接。
- 完全掌控整个体验过程,显著提升对互联网使用、数字身份以及个人数据隐私、安全和保护的信心。

此外,用户对钱包和代理应用的满意度还体现在以下方面:
- 使用的便捷性和直观性。
- 在安全性、隐私性和易用性之间的平衡。
- 通知用户的频率和准确性,以及在吸引用户注意力时中断的合理性。

对于像数字钱包这样的高度安全应用,通知问题尤为重要。移动和桌面操作系统已有复杂的通知系统,但配置和调整仍具挑战性。数字钱包和代理应用应仅提供用户必须看到(如因GDPR等法律原因)、应该看到(如出于安全认证原因)和/或想要看到(如价值交换或更好地控制个人信息)的通知。

2. 建立新的数字信任关系

SSI架构将数字代理与数字钱包配对,目的是为用户建立和维护数字信任关系。用户最常见的操作是通过扫描二维码、点击链接等方式激活代理,与他人、组织或事物建立新的DID到DID连接。例如,在全数字商务旅行场景中,每一步都可能涉及与航空公司、租车公司、酒店等建立新连接。

数字代理使这一过程变得简单,无需用户了

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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