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将洪水事件的社会叙事整合到基于文本网络分析的决策支持框架中，以减少非洲气候变化的脆弱性
在许多非洲国家，由于缺乏可访问和可用的信息，例如局部洪水图，对气候变化的反应妨碍了。使当前的灾难风险管理系统更加复杂，通常无法说明社会脆弱性和环境风险的特定上下文驱动因素，这对于增强对洪水影响的社会弹性至关重要。本文捕捉了赞比亚卢萨卡的基于社区的洪水风险叙事。使用未来对非洲城市和土地（Fractal）群体的富有弹性的网络，自然和社会科学的跨学科方法来支持洪水弹性的决策，作为卢萨卡城市洪水弹性的参与性气候信息蒸馏（Fractal-Plus-Plus）项目。使用全球降雨和GIS数据集创建了本地洪水淹没图，然后在与本地利益相关者的两个交互式“学习实验室”中进行了分析。历史观察和生活经验从学习实验室提炼为三种基于社区的洪水风险的社会叙事。使用自然语言处理（NLP）和文本网络分析（TNA），使用卢萨卡利益相关者的见解来校准洪水图。叙事信息的洪水地图通过讨论社会对洪水和气候变化的脆弱性来增强利益相关者参与的动态切入点，突出了未来的挑战和弹性计划的机会。输出策略召集利益相关者在可持续的环境中讨论这些主题的价值，以应对气候弹性的跨学科挑战，为更好地利用可用资源的基准提供了基准，并能够快速评估弹性建设的需求和措施。
利用生态网络分析了解生态系统动态
生态网络科学 (ENS) 是生态学中一个新兴和发展中的领域，它捕捉生态系统内部和跨生态系统的生态相互作用以及由此形成的网络。生物与它们形成的生态网络之间的相互作用是生态系统过程的基础，因此也是生态系统服务的提供。生态网络科学中的方法能够从生态数据集中识别相互作用、构建网络并分析描述生态系统基本结构的特性，例如网络稳健性和弹性。将这些技术与下一代测序 (NGS) 产生的大量数据相结合，为揭示生态系统功能的复杂性和开发生态系统健康的新措施和指标提供了新的机会。
思科 AI 网络分析概述
部署 Cisco AI 网络分析需要 Catalyst Center 的工作实例（以设备形式运行）以及与 Cisco AI 网络分析云的 HTTPS 连接。HTTPS 连接也通过代理服务器支持。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，则设置将从 Catalyst Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云之前会被去识别化。结果和见解由 Cisco AI 网络分析云服务返回，并在解密后直接显示在 Assurance 用户界面中。有关更多信息，请参阅 Catalyst Center 隐私数据表中的“附录 1 Cisco AI 网络分析”。
Wi-Fi网络分析工具嵌入UICC（EUICC）
本文档的目的是为消费者和M2M解决方案以及远程SIM供应（RSP）体系结构提供嵌入式ICC/ ESIM的全面，特定的安全要求。EUICC是传统物理SIM卡的演变，可提供更大的灵活性，在移动电信方面的便利性。 EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件，能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。 ESIM（嵌入式SIM）由安装在EUICC芯片上的软件，该软件永久连接到具有MFF2的设备上。 这是一种硅芯片，它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。 RSP是移动电信行业中用于远程提供，管理和更新ESIMS（嵌入式SIMS）的技术和过程。 它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0，SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档，允许消费者远程激活嵌入在便携式设备，智能手机，智能手表等，ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块（SIM）。 与E（U）ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。 GSMA，ETSI，3GPP，全球平台，SIM联盟（可信连接联盟），ISO/IEC在其中很少。 这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。EUICC是传统物理SIM卡的演变，可提供更大的灵活性，在移动电信方面的便利性。EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件，能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。ESIM（嵌入式SIM）由安装在EUICC芯片上的软件，该软件永久连接到具有MFF2的设备上。这是一种硅芯片，它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。RSP是移动电信行业中用于远程提供，管理和更新ESIMS（嵌入式SIMS）的技术和过程。它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0，SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档，允许消费者远程激活嵌入在便携式设备，智能手机，智能手表等，ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块（SIM）。与E（U）ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。GSMA，ETSI，3GPP，全球平台，SIM联盟（可信连接联盟），ISO/IEC在其中很少。这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。本文档的简要说明开始了嵌入式UICC体系结构，其功能和远程SIM卡配置体系结构，然后继续解决EUICC的硬件，OS和元素的常见和特定安全要求。
思科 AI 网络分析概述
部署 Cisco AI 网络分析需要 Cisco DNA Center 的工作实例（以设备形式运行）以及与 Cisco AI 网络分析云的 HTTPS 连接。HTTPS 连接也通过代理服务器支持。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，则设置将从 Cisco DNA Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云之前会被去识别化；结果和见解由 Cisco AI 网络分析云服务返回，并在解密后直接显示在 Assurance 用户界面中。有关更多信息，请参阅 Cisco AI 网络分析隐私数据表。
思科 AI 网络分析概述
部署 Cisco AI 网络分析需要 Cisco DNA Center 的工作实例（以设备形式运行）以及与 Cisco AI 网络分析云的 HTTPS 连接。HTTPS 连接也通过代理服务器支持。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，则设置将从 Cisco DNA Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云之前会被去识别化。结果和见解由 Cisco AI 网络分析云服务返回，并在解密后直接显示在 Assurance 用户界面中。有关更多信息，请参阅 Cisco DNA Center 隐私数据表中的“附录 1 Cisco AI 网络分析”。
Rama Krishna Majety Wi-Fi网络分析工具 嵌入UICC（EUICC）
1。该文档是由NCCS编写的，是创建用于各种网络产品安全测试案例的参考方法。此处提供的测试用例本质上是通用的，并且已作为IP路由器安全测试的示例准备。该文档可以由TSTL自定义，以创建其他网络产品的测试用例。制定结论性测试计划的责任与TSTL有关。2。该文档包含条款明智的测试目标和通用测试用例，以理解目的。但是，根据DUT功能，实际的测试案例和前提条件可能会有所不同，测试计划将相应地创建。此外，根据DUT功能，TSTL可能会添加其他测试案例，以进行DUT的结论测试。3。在提交测试计划时，TSTL还需要包括该命令，该命令应用于测试该条款。4。可能会注意到，NCCS先前发送给TSTL的TSTP格式应保持不变。必须相应地以规定格式的相关细节。5。在提交测试报告时，将包括与相关子句测试有关的相关清晰屏幕截图/证据
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
用于可解释的脑网络分析的拓扑深度学习
摘要。人类大脑是一个复杂的系统，由相互连接的神经元组成，这些神经元形成网络，构成认知过程和行为的基础。了解这些大脑网络是现代神经科学的核心目标，但传统的分析方法往往无法捕捉到它们的全部复杂性，尤其是高阶相互作用。本研究项目旨在通过利用几何深度学习 (GDL) 和拓扑深度学习 (TDL) 技术来更深入地了解大脑网络功能，从而弥合这一差距。正如拓扑通过关注在连续变形下持续存在的基本属性来概括几何一样，TDL 通过捕捉大脑网络中更一般的关系结构来扩展 GDL 的功能。我们的目标是开发集成 TDL 技术的 AI 工具来对大脑状态进行分类、预测认知结果并识别与认知功能相关的模式，从而为推动神经科学和 AI 技术的发展提供新颖的见解。我们的方法包括将 fMRI 数据预处理为拓扑表示，开发用于脑网络分析的新型 TDL 算法，以及集成 XAI 技术以增强模型的可解释性。作为研究终身大脑发育的联盟的一部分，我们将探索脑网络拓扑、认知和社会经济因素之间的联系。