实践(要执行的五个):1。使用Raspberry Pi到接口LED/蜂鸣器,并在每2秒钟后编写一个程序以打开LED 1秒。2。使用Raspberry Pi到接口按钮/数字传感器(IR/LDR),并在按下按钮或传感器检测时编写一个程序以打开LED。3。使用Raspberry Pi到接口DHT11传感器,并编写一个程序以打印温度和湿度读数。4。使用Raspberry Pi接口蓝牙,然后使用蓝牙编写一个程序将传感器数据发送到智能手机。5。使用Raspberry Pi接口蓝牙,并在使用蓝牙从智能手机接收“ 1”/“ 0”时编写一个程序以打开/关闭LED。6。在Raspberry Pi上编写一个程序,以将温度数据发布到MQTT代理。7。在Raspberry Pi上编写一个程序,以订阅MQTT经纪人以获取温度数据并打印
单元1:网络安全介绍,网络安全漏洞和网络安全保障措施:网络安全介绍:网络安全概述,互联网治理 - 挑战和约束,网络威胁,网络威胁: - 网络战争 - 战争犯罪犯罪 - 犯罪 - 犯罪恐怖主义恐怖主义恐怖分子,需要一项综合的网络安全政策,需要国际判决,需要一项nodal nodal,需要一项noda。网络安全漏洞:概述,软件中的漏洞,系统管理,复杂的网络体系结构,对组织数据的开放访问,弱身份验证,未受保护的宽带通信,网络安全意识差。网络安全保障措施:概述,访问控制,审计,身份验证,生物识别技术,密码学,欺骗,拒绝服务过滤器,道德黑客攻击,防火墙,入侵检测系统,响应系统,扫描,扫描,安全政策,安全政策,威胁管理。
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Code Paper Title Credits Evaluation T P CA UA TOTAL DSE IT-351 Advanced Java Programming 4 - 30 70 100 DSE IT-352 Cryptography and Network security 4 - 30 70 100 DSE IT-353 Computer graphics and Animation 4 - 30 70 100 DSE IT-354 Lab Course on Advanced Java Programming - 2 15 35 50 DSE IT-355 Lab Course on Cryptography and Network security - 2 15 35 50 DSE IT-356计算机图形和动画实验室课程-2 15 35 50 SECC-I IT-357大数据分析2-15 35 50 SECC-II IT-358云计算2-15 35 35 50总数:22
1。硕士由4个学期组成的物理课程包括13个核心课程,4个特定于部门的选修课程(DSE)课程。此外,该部门目前还提供2个通用选修课程,一个课程在第三学期,另一个在IV学期中提供,其他部门的学生可以加入各个部门和物理系的同意。整体上,大学提供2种能力增强(AEC)和2个技能增强(SEC)课程。2。有资格在硕士学位中在大学的物理考试中,学生必须通过至少40%的分数和/或同等学分的所有核心,DSE和GE课程。 3。 PhysCCP0105N和Phys-CP-401是基于实验室的课程。 都有一个实验池。 部门可以在需要时不时更改/更新实验。 4。 课程PhysCCP0204N也是基于Fortran计算机编程的实验室课程。 5。 每个DSE课程都将有多个选项,即DSE1-A,DSE1-B等。 将允许学生从每个DSE课程中选择一个纸/模块。 项目论文或指导性阅读可以作为DSE课程之一提供。在大学的物理考试中,学生必须通过至少40%的分数和/或同等学分的所有核心,DSE和GE课程。3。PhysCCP0105N和Phys-CP-401是基于实验室的课程。都有一个实验池。部门可以在需要时不时更改/更新实验。4。课程PhysCCP0204N也是基于Fortran计算机编程的实验室课程。5。每个DSE课程都将有多个选项,即DSE1-A,DSE1-B等。将允许学生从每个DSE课程中选择一个纸/模块。项目论文或指导性阅读可以作为DSE课程之一提供。
面对不断发展的挑战,DSE必须建立并实施强大的安全框架,以使整个企业之间的合作与协作。DSE必须改善并提升部门内的安全文化,并保持姿势,以保持战略性和运营占主导地位,以应对动态威胁。要成功,DSE必须重新评估并重新设计其方法,采用创新,并与美国跨机构,国家安全创新基地(NSIB)以及盟军和合作伙伴国家合作,以有效地提高安全性。DSE将与其合作伙伴和同伴互动,以更好地了解现有的安全框架和与安全相关功能的相互依存关系中的差距。DSE将努力重新创建或修改现有方法,更好地协调其利益相关者之间的安全惯例,提高对国防安全性的认识和理解,有效,有效地共享信息,并定义成功的措施。
摘要 本文探讨了数据科学的基础问题,包括当前的挑战、基本研究问题和预期进展,作为美国国家标准与技术研究所 (NIST) 于 2015 年秋季推出的新数据科学研究计划 (DSRP) 和相关数据科学评估 (DSE) 系列的基础。DSRP 旨在促进和加速数据科学领域的研究进展,由四个部分组成:评估和计量、标准、计算基础设施和社区拓展。评估和测量组件的一个关键部分是 DSE。DSE 系列旨在解决后勤和评估设计挑战,同时提供严格的测量方法并强调通用性而不是特定领域和应用的方法。为此,每年的 DSE 将由多个研究轨道组成,并将
摘要:药物副作用 (DSE) 或药物不良反应 (ADR) 构成了重要的健康风险,仅在欧洲,每年就有大约 197,000 人死于 DSE。因此,在药物开发过程中,DSE 检测至关重要,ADR 的发生会阻止许多候选分子进行临床试验。因此,DSE 的早期预测有可能大大减少药物开发时间和成本。在这项工作中,数据以非欧几里得方式表示,形式为图的图域。在这样的领域中,分子结构由分子图表示,每个分子图都成为更高级别图中的节点。在后者中,节点代表药物和基因,弧线代表它们的关系。这种关系性质代表了 DSE 预测任务的一个重要新颖性,并且它直接用于预测。为此,提出了 MolecularGNN 模型。这个新的分类器基于图神经网络,这是一种能够以图形形式处理数据的联结模型。该方法是对之前称为 DruGNN 的方法的改进,因为它还能够从基于图形的分子结构中提取信息,从而生成适合特定任务的基于任务的分子神经指纹 (NF)。该架构已在性能方面与其他 GNN 模型进行了比较,表明所提出的方法非常有前景。
摘要 — 工业信息物理系统 (CPS) 是复杂的异构分布式计算系统,通常集成和互连大量子系统,包含大量硬件和软件组件。这些分布式信息物理系统 (dCPS) 的生产商在设计下一代机器方面面临着严峻的挑战,需要在 (早期) 设计决策中获得适当的支持,以避免出现代价高昂且耗时的疏忽。这需要针对 dCPS 的高效且可扩展的系统级设计空间探索 (DSE) 方法。在本立场文件中,我们回顾了 DSE 的当前发展水平,并认为针对 dCPS 的高效且可扩展的 DSE 技术或多或少是不存在的,并且构成了一个很大程度上未知的研究领域。此外,我们确定了需要解决的几个研究挑战,并讨论了针对 dCPS 的此类 DSE 技术的可能方向。索引词——分布式信息物理系统、设计空间探索、工作负载建模、性能建模、模型推理、工作负载动态