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支持机器学习的物联网 (IoT) - MDPI
摘要：机器学习 (ML) 使物联网 (IoT) 能够从感知数据的宝库中获得隐藏的见解，并真正无处不在，而无需明确寻找知识和数据模式。没有 ML，物联网就无法满足企业、政府和个人用户的未来需求。物联网的主要目标是感知我们周围发生的事情，并通过智能方法实现决策自动化，这将模仿人类的决策。在本文中，我们从数据、应用和行业三个角度对支持 ML 的物联网的文献进行分类和讨论。我们通过回顾大约 300 个已发表的资料，详细阐述了数十种前沿方法和应用，说明 ML 和物联网如何协同工作，在使我们的环境更智能方面发挥关键作用。我们还讨论了新兴的物联网趋势，包括行为互联网 (IoB)、疫情管理、联网自动驾驶汽车、边缘和雾计算以及轻量级深度学习。此外，我们将物联网面临的挑战分为四类：技术、个人、商业和社会。本文将有助于利用物联网的机遇和挑战，使我们的社会更加繁荣和可持续。
OSD(JSSAP) DPII - 1 联合部队小型武器计划...
直接进入第二阶段提案提交说明 简介 联合服务小型武器计划 (JSSAP) 正在根据此 SBIR 22.4 广泛机构公告 (BAA) 参与 OSD SBIR 计划。响应本公告中列出的 JSSAP 主题的提案人必须遵循 DoD SBIR/STTR 网站上发布的 DoD SBIR 22.4 年度广泛机构公告 (BAA) 中提供的所有说明：https://www.dodsbirsttr.mil/submissions ，以下列出的特定偏差除外。与这些说明有关的具体问题应提交给：鼓励在本节所述任何主题领域具有强大的科学或工程研发能力并具有将成果商业化能力的公司参与。OSD SBIR 计划将支持高质量的创新概念研究和开发提案，以解决所列的国防相关科学或工程问题，尤其是那些在私营部门也具有很高商业化潜力的概念。OSD SBIR 计划的目标包括刺激技术创新，加强小企业在满足国防部研究和开发需求方面的作用，培养和鼓励少数民族和弱势群体参与技术创新，以及增加国防部支持的研究和开发成果的商业应用。公告中提出的指导方针结合并利用了 SBA 政策指令的灵活性，以鼓励基于最有可能产生对国防部和私营部门重要结果的科学和技术方法的提案。图表 1：综合 SBIR 主题信息
基于数字孪生的多类比创新设计 - MDPI
摘要：类比设计是一种有效的创新设计方法。但现有的类比设计研究主要侧重于创新方案的形成方法，没有考虑应用的可行性和实用性。本研究提出了一种基于类比的多类比创新设计（M-AID）模型，该模型既考虑了以设计为中心的复杂性（DCC），也考虑了发明问题的解决方案（TRIZ）。为了提高实用性，引入数字孪生（DT），将真实的设计信息、制造生产数据和维护信息应用于设计过程。该方法包括6个步骤：（1）基于用户和市场需求对目标产品进行分析，综合一般功能需求；（2）利用知识库和专利库获取类比功能源；（3）调用数字孪生资源获取真实产品数据进行设计；（4）利用DCC理论降低融合后设计系统的复杂性； (5)利用TRIZ解决设计冲突问题；(6)根据产品需求评估设计方案。该方法提高了设计方案的可行性，减少了设计过程中从概念方案到最终方案的迭代次数，提高了创新设计过程的效率。以太阳能电池板除尘系统的创新设计为例，证明了该方法的适用性。
人工智能使加密技术不断发展 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）最近成为研究热点 [1-3]。它是利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂转换来在存储或传输过程中保持数据机密性的艺术和科学。密码学在安全相关场景中发挥着重要作用，包括身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6]。这为其进入从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9] 等众多技术环境打开了大门。现代密码学生态系统中经常出现许多科学技术分支。举几个例子，可以参考混沌理论 [10]、信息论 [11、12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15 – 17]。与密码学的情况类似，人工智能近年来引起了研究人员的极大兴趣 [18 – 20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种应用 [21 – 23]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致它们共同进化 [24]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [25]。然而，据我们所知，人工智能在密码学演进中的作用尚未得到深入研究。本研究旨在填补这一空白。在本文中，我们试图对人工智能在密码学演进中的作用进行全面概述和全面理解。图 1 说明了这一作用。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能影响下演进后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
人工智能推动加密货币进化 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）近年来成为研究热点 [1-3]。它是一门利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂变换来在存储或传输过程中维护数据机密性的艺术和科学。密码学在身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6] 等安全相关场景中发挥着重要作用。这为其在众多技术环境中的应用打开了大门，从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9]。现代密码学的生态系统中经常出现许多科学技术分支。例如，混沌理论 [10]、信息论 [11,12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15-17]。与密码学类似，人工智能近年来也引起了研究人员的极大兴趣 [18-20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种各样的应用 [ 21 – 23 ]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致了它们的共同进化 [ 24 ]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [ 25 ]。然而，据我们所知，人工智能在密码学进化中的作用尚未得到深入研究。这项研究试图弥补这一空白。在本文中，我们试图提供对人工智能在密码学进化中的作用的全面概述和全面理解。这一作用如图 1 所示。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能的影响下进化后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统都依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
神经网络和密码学的二分法 - MDPI
摘要：近年来，神经网络和加密方案既是战争又是和平，这种相互影响形成了值得全面研究的二分法。神经网络可用于对抗密码系统；它们可以在密码分析和对加密算法和加密数据的攻击中发挥作用。这种二分法的这一面可以解释为神经网络宣战。另一方面，神经网络和加密算法可以相互支持。神经网络可以帮助提高密码系统的性能和安全性，加密技术可以支持神经网络的机密性。二分法的后者可以称为和平。据我们所知，目前还没有一项调查全面研究神经网络目前与密码学交互的多种方式。本调查旨在通过概述神经网络和密码系统之间的相互影响状态来填补这一空白。为此，本文将重点介绍目前正在取得进展的领域以及未来研究还有待进一步研究的方面。
DPI 611 手持式压力校准器
校准管理软件生成的程序可以下载到 DPI 611。这些程序以工作订单列表的形式呈现，选择后，每个程序都会配置 DPI 611 来校准特定设备。程序自动运行，您只需设置压力即可。数据以数字形式记录，随时可以上传到管理软件。
DPID，武装部队部国防安全链负责人
这个问题占用了我很大一部分时间。武装部队部并不是在泡沫中运作的，我的主要关切之一是确保我们的问题得到跨部门世界的关注，这要归功于国防和国家安全总秘书处（SGDSN）的行动。事实上，该部与其他部级机构保持着长期联系，例如与生态转型部、内政部或高等教育和研究部等，就保护国防机密（这是一个真正令人关切的问题）或保护我们的科学技术遗产等议题保持着联系。确保部委周边不仅得到良好保护，而且其所在的生态系统的保护水平也保持一致，这一点非常重要。
州际在线争端的和平解决 - MDPI
国际法始终以维护和平为其主要目的（Shaw 2008，第 1010 页）。这一目标在国际关系演变为国际法的历史中得到了清晰的体现。它也反映在《联合国宪章》中，根据该宪章，所有国家都有直接和明确的义务以和平方式解决争端。这一国际法指导原则旨在维护和平与国际安全，同时确保国际正义，以防单方面武装袭击或多边侵略危及国际正义。虽然所有国家间争端都属于国家友好解决的义务范围，但《联合国宪章》第六章规定，在争端直接危及国际和平与安全的情况下，应采取额外保障措施。根据《联合国宪章》第 33 条，
影响人为错误的因素研究 - MDPI
摘要：本研究旨在通过关注人为因素与人为错误之间的因果关系的重要性来确定人为错误的原因，从而减少航空公司空乘人员发生人为错误和事故的可能性。根据统计分析，在五个人为因素中，身体疲劳、心理压力和空乘人员的自满情绪对人为错误有积极影响。然而，时间压力下的匆忙和外部因素造成的干扰对人为错误没有显著影响。人为错误对工作塑造和心理健康有负面影响。本研究分析了影响空乘人员失误的人为因素，并揭示了自满情绪的重要性，这是以前的研究没有涉及的。最后，讨论了研究意义、局限性和未来的研究。