Impacts of Internet of Things (IoT) Leveraging Radio Frequency Identification (RFID) and Internet Protocol (IP) on Business Continuity (BC) and Disaster Recovery (DR)
Notice bibliographique
Résumé
The pervasive presence of Internet of Things (IoT) technologies, in conjunction with Radio Frequency Identification (RFID) and Internet Protocol (IP), has significantly revolutionized the business operations panorama. This paper aims to explore the impact of these technologies on enhancing Business Continuity (BC) and Disaster Recovery (DR) strategies for organizations operating in dynamic and unpredictable environments. In today's highly interconnected and digitalized business environment, organizations are increasingly vulnerable to disruptions and disasters. Traditional BC and DR approaches often struggle to keep pace with the scale and complexity of modern business operations. This paper focuses on leveraging IoT, RFID, and IP technologies to enhance BC and DR strategies by showcasing their ability to enable real-time data collection, predictive analytics, and adaptive decision-making. It draws upon relevant industry best practices to highlight practical applications and the transformative potential of these technologies for BC and DR. The findings will significantly enhance our current evaluation of various Endpoint Detection and Response (EDR) products by offering deeper insights into how IoT, RFID, and IP technologies can be leveraged to improve these systems. This paper will thus offer valuable insights into optimizing BC and DR strategies and advancing cybersecurity frameworks through the strategic application of modern technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».