The Application of IoT Technology in Product Traceability and Anti-counterfeiting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In an era where the proliferation of counterfeit products continues to challenge industries globally, the integration of Internet of Things (IoT) technologies in product traceability and anti-counterfeiting emerges as a pivotal solution. This research article delves into the various facets of employing IoT technologies such as RFID tags, QR codes, blockchain, and smart sensors to ensure product authenticity and safeguard the integrity of supply chains. Through comprehensive literature reviews, case studies, and an analysis of challenges and future directions, the paper underscores the transformative potential of IoT in combating counterfeit products, while also highlighting the technical, ethical, and financial challenges inherent in its implementation. Real-world applications in the pharmaceutical and luxury goods sectors are examined to draw practical insights and lessons learned. The article concludes by emphasizing the need for collaborative efforts, standard innovation, and clear regulatory frameworks to overcome existing challenges and fully realize the potential of IoT in ensuring product traceability and authenticity. This research not only contributes to the academic discourse on IoT applications in supply chain management but also provides valuable insights for industry practitioners and policymakers aiming to harness the power of IoT for anti-counterfeiting and product traceability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle