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Next Gen实时供应链安全，具有区块链，物联网和预测机器学习模型
尽管建议的结构有许多优势，但也需要解决一些问题。区块链，物联网和机器学习技术必须无缝组合，这会创造集成的复杂性，并要求大量的技术知识和资源投资。因为在保护私人数据时，尤其是在权限的区块链网络时，可能很难保留开放性，因此数据隐私是一个问题。由于区块链和物联网系统可能会遇到性能障碍，因此需要在广泛的供应链网络中证明可扩展性。最后一点是，监管合规性可能很困难，尤其是在像药品这样的高度监管部门中，管理各种外国标准可以使实施更加困难并提高运营费用。
物联网设备与智能空间之间的语义桥梁
智能空间管理和应用程序开发之所以具有挑战性，部分原因是用户的高级需求与物联网设备的低级功能之间存在语义鸿沟。智能空间中的利益相关者需要处理与特定物联网设备的通信、捕获数据、处理数据并将其抽象出来以生成有用的推论。此外，由于智能空间应用程序是为特定传感器部署而开发的，因此这使得其可重用性变得困难。在本文中，我们介绍了一种物联网智能空间的整体方法，即 SemIoTic 生态系统，以促进应用程序开发、空间管理和向其居民提供服务。该生态系统基于一个集中式存储库，开发人员可以在其中宣传他们的与空间无关的应用程序；以及部署在每个智能空间中的 SemIoTic 系统，该系统与这些应用程序交互以向它们提供所需的信息。SemIoTic 应用程序是使用元模型开发的，该元模型定义了从智能空间中抽象出来的关于空间本身及其中的人员的高级概念。然后，可以用用户友好的高级概念来表达应用程序需求，这些概念由 SemIoTic 自动转换为适合每个空间中底层设备部署的传感器/执行器命令。我们介绍了已在加州大学欧文分校部署的生态系统的参考实现，该生态系统正在从空间中的数百个传感器中提取数据并向校园成员提供应用程序。
三层物联网架构中的后量子身份验证和完整性
物联网 (IoT) 是一个不断发展的技术领域，已被确定为增强行业运营和性能的关键工具。随着物联网在全球范围内的部署，威胁也在不断增加；因此，安全性，尤其是身份验证和完整性，是一个关键的考虑因素。未来的一个重大威胁是量子攻击，只有使用后量子 (PQ) 密码系统才能击败它。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 已选定用于 PQ 安全性的新型数字签名 (DS) 标准。然而，物联网有其自身的技术挑战，因为分配给传感器和其他类似设备的资源有限。因此，这些 PQ 方案在物联网中的使用和适用性仍然是一个开放的研究领域。在本文中，我们确定了一个由三个不同层构建的物联网架构，分别由服务器、网关和物联网设备表示。我们首先测试 PQ DS 方案标准并将其与当前标准进行比较，以评估它们在此架构中提供身份验证和完整性的实用性。然后，根据相应设备（服务器、网关、物联网设备）的特点和安全属性（认证、完整性）在每一层选择最合适的PQ方案。最后对所选择方案进行实验，并给出使物联网通信和交互PQ安全的架构模型。
教学指南 200249 - CQ - 量子计算 - FME 内联网
通用名：GM-CB4。 CB-4。能够向专业和非专业受众清晰、明确地传达结论以及支持该结论的知识和基础。 GM-CG3。 CG-3。根据已知的其他数学对象来理解新数学对象的定义，并能够在不同的环境中使用该对象。 GM-CG6。 CG-6。发现自己知识中的不足，并通过批判性反思和选择最佳行动来克服它们，以扩展这些知识。 GM-CG4。 CG-4。知道如何抽象结构属性（数学对象的、观察到的现实的和其他领域的），并将它们与偶然出现的属性区分开来。能够用论证来验证或者用反例来反驳，并能找出错误推理中的错误。 GM-CB3。 CB-3。有能力收集和解释数学及其应用领域的相关数据，以做出判断，包括对社会、科学或道德性质的相关问题的反思。
物联网（IoT）照明系统
照明控制在优化能源效率和居住者满意度方面发挥着至关重要的作用，但 LED 照明的高效率有时会使实现可观的投资回报变得具有挑战性。占用传感器等独立控制可能提供更具成本效益的解决方案，但它们在可扩展性方面存在局限性。具有三个控制级别的模块化无线物联网 (IoT) 照明系统提供了面向未来的解决方案，允许根据需求的变化添加功能。
AI和电气系统监控的物联网
澳大利亚，印度，马来西亚和阿曼的杰出教授/兼职教师。他在他的专业领域发表了610多个出版物，并撰写了29多本书。监督了50名研究生的研究生毕业，其中包括39位博士学位。和11个Mengs。目前，正在监督15名研究生研究专业的研究生（VU博士学位，一名Meng的一名Meng学生和EIT的6名Deng学生）正在监督。公共，大学和励志讲师。澳大利亚和海外电力供应行业的顾问。协助大学和高等教育部门的变更管理计划。
天地一体化物联网：挑战与机遇
近期太空项目的兴起 [1] 重新引发了人们对卫星通信的兴趣。这在物联网 (IoT) 社区中尤为明显，该社区不断寻求多样化应用场景 [2]，同时提供全球任何地方的网络覆盖。卫星在新的太空环境中独有的特性（廉价发射和快速采购廉价纳米卫星，又称立方体卫星）为物联网网络提供了架构替代方案，具有前所未有的规模和灵活性 [3]。部署在地球同步轨道 (GEO) 上的卫星的自转周期与地球相同（在地面观察者看来是静止的），可以为 35,786 公里高度的特定区域提供持续的网络连接（图 1 和表 I）。另一方面，低地球轨道 (LEO) 卫星以大约 7 公里/秒的速度在较低高度（160 公里至 1,000 公里之间）移动，并且可以在可预测的时间间隔提供间歇性和定期网络连接。当部署在星座中时，LEO 卫星可以增加重访频率，但至少需要 60 颗卫星才能确保持续覆盖。通过在这些卫星上搭载物联网设备，出现了新的连接机会。通信技术的进步使得今天可以使用与地面物联网网络相同的技术在物联网设备和卫星之间直接通信 [4]，这直到最近几年才闻所未闻。此类技术最显著的进步包括 LoRa/LoRaWAN [5] 和 NB-IoT [6]，它们提供长距离通信能力并降低设备能耗（18 mA @7dBm）。
直接到卫星物联网的网络尺寸估计
摘要 - 全球物联网（IoT）的采用取决于传感器节点的大规模部署和及时的数据收集。但是，在远程或无法访问的区域中安装所需的地面基础设施在经济上是没有吸引力或不可行的。成本效益的纳米卫星部署在低地球轨道（LEO）中是一种替代用解决方案：板载物联网网关可访问对远程物联网设备的访问，这是根据直接到卫星IoT（DTS-IOT）体系结构的访问。DTS-iot的主要挑战之一是设计通信协议，以通过同样受约束的轨道网关提供的数千种高度约束设备。在本文中，我们通过首先估计（移动）纳米卫星足迹下方设置的设备的（不同）尺寸来解决此问题。然后，我们证明了用于智能油门DTS-iot访问协议时估计的适用性。由于最近的工作表明，当网络尺寸估计可用时，MAC协议提高了DTS-IOT网络的吞吐量和能源效率，因此我们在此提出了DTS- IOT中的新颖且计算高效的网络尺寸估计器：基于乐观的碰撞信息（OCI）的估计器。我们通过广泛的DTS-iot场景模拟来评估OCI的有效性。结果表明，当使用网络尺寸估计时，基于Aloha的DTS- IOT网络的可伸缩性将增强8倍，最多可提供4×10 3设备，而无需罚款。我们还显示了OCI机制的有效性，并证明了其低计算成本实施，使其成为DTS-IOT网络估计的有力候选者。
超越互联网图像：评估综合到现实工业数据集的域概括的视觉语言模型
Vision语言基础模型（VLFM）显示出令人印象深刻的概括功能，使其适合域概括（DG）任务，例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是，现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准，类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集，Rareplanes Tiles和飞机上的性能，旨在模仿工业文本。我们的发现表明，虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品，但在这些类似工业的数据集中，它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性，以了解其现实世界的适用性和局限性。