学术绩效评估:课程区域包括2个部分考试,46分,两个值为4分的简短考试,研究和工作表,5分,实验室20分和最终考试25分,最低面积为36,晋升注释为61分。 div>评估是根据官方活动日历确定的日期进行的,其中包括直接问题和计算问题,分析,电路的操作和设计描述和设计的书面评估。 div>每天获得援助,至少必须满足80%的援助。 div>In accordance with the evaluation and promotion regulation of the Undergraduate Student of the Faculty of Engineering, as follows: Evaluation instrument Weighing 2 partial exams 46% Short exams 4% research and tasks 5% laboratory 20% zone 75% Final evaluation 25% Promotion note 100% Programmatic Content 1.i 部分
摘要:电子,认知计算和传感的大规模现代技术革命为当今物联网(IoT)的开发提供了关键的基础架构,以用于广泛的应用。但是,由于端点设备的计算,存储和通信功能有限,因此物联网基础架构暴露于广泛的网络攻击中。因此,darknet或黑洞(污水坑)攻击很大,并且最近针对多种物联网通信服务发射的攻击向量。由于DarkNet地址空间是作为保留的Internet地址空间演变而来的,在全球合法的主机上不考虑使用,因此任何通信运输IC都被推测为未经请求的,并且独特地认为是探测器,反向散射或错误概括。因此,在本文中,我们在物联网网络中开发,调查和评估基于机器学习的DarkNet流量检测系统(DTD)的性能。主要是,我们使用六种监督的机器学习技术,包括行李决策树的合奏(BAG-DT),ADABOOST决策树共制(ADA-DT),RUSBOOSTED决策树组合(RUS-DT),可优化的决策树(O-DT),可优化的k-nearest k-nearest Inloes noest(O-nearest ofignize k-nearest nearp-egrigheat(o-o-knn)和Optim optig optig optim difcs和optigs ivciminant(Outigizigriminant(O-DSC))和DSC。我们在最近且全面的数据集上评估了已实施的DTD模型,称为CIC-Darknet-2020数据集,该数据集由当代实际的实际IoT通信流量组成,其中涉及四个差异类别,这些类别在一个数据集中结合了VPN和Tor Trapl IC,其中涵盖了涵盖广泛捕获的Cyber-Attacts和Deampersshide Serpect Service的单个数据集。我们的经验绩效分析表明,与其他实施的监督学习技术相比,Bagging集成技术(BAG-DT)更高的准确性和更低的错误率,得分为99.50%的分类精度,低推断开销为9.09 µ秒。最后,我们还与其他现有的DTDS型号进行了对比,并证明我们的最佳结果比以前的最新模型改善了(1.9〜27%)。
量子叠加是量子物理学的一个基本原理,描述了量子系统(如粒子)在被测量或观察之前同时存在于多种状态的能力。最著名的例子是“薛定谔的猫”,在打开盒子之前,猫既活着又死了。
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GSMA 是一个全球组织,致力于统一移动生态系统,以发现、开发和提供对积极的商业环境和社会变革至关重要的创新。我们的愿景是释放连接的全部力量,使人们、行业和社会蓬勃发展。GSMA 代表整个移动生态系统和相关行业的移动运营商和组织,通过三大支柱为其成员提供服务:良好的连接、行业服务和解决方案以及外展。这项活动包括推进政策、应对当今最大的社会挑战、支持使移动发挥作用的技术和互操作性,并在 MWC 和 M360 系列活动中提供世界上最大的平台来召集移动生态系统。