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威胁智能更新 - fog lansomware
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战争迷雾：乌克兰冲突如何改变网络威胁格局
1 一个例外是俄罗斯入侵前几个小时对 Viasat KA-sAT 网络的网络攻击，导致 KA-SAT 的卫星宽带服务部分中断。英国和美国政府将这次攻击归咎于俄罗斯，目的是“在入侵期间破坏乌克兰的指挥和控制”。 该事件还影响了欧洲数万其他固定宽带客户，德国能源公司 Enercon 表示，欧洲卫星连接的“大规模中断”影响了中欧 5,800 台风力涡轮机的运行。
生物启发的雾收集材料：基础研究和仿生潜在应用
1。教育部的绿色制备和功能材料应用主要实验室，湖北大学，武汉430062，中国2。固体润滑的国家主要实验室，兰州化学物理研究所，中国科学院，兰州730000，中国摘要，世界人口的爆炸性增长以及工业用水消耗的迅速增长，世界供水已陷入危机。淡水资源的短缺已成为一个全球问题，尤其是在干旱地区。本质上，许多生物可以在恶劣的条件下从雾水中收集水，这为我们提供了开发新功能性雾收集材料的灵感。大量的仿生特殊润湿合成表面是合成的，用于水雾收集。在这篇综述中，我们引入了一些自然界的水收集现象，概述了生物水收集的基本理论，并总结了生物水收集的六种机制：表面润湿性增加，水传输面积增加，长距离水的散热，水积累和储存，冷凝水，凝聚力促进和重力促进和重力驱动。然后，讨论了三种典型生物的水收集机制及其合成。及其功能，收集水效率，其仿生材料中的新发展，包括仙人掌，蜘蛛和沙漠甲虫。多种生物学的研究是受到nepenthes潮湿和光滑的蠕动的启发。彼此相互结合的各种生物水收集结构的出色特征远远优于其他单一合成表面。此外，植物雾收集材料的制备和应用的主要问题以及材料雾收集的未来发展趋势。
在雾中提供的能源和QoS意识到的物联网服务的移动性支持
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式，以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是，雾系统是高度异构和动态的，这使得服务的放置决策非常具有挑战性，考虑到节点流动性，可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法（MGA），旨在支持节点的移动性，同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量（QOS）要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略（SAP）的两个变体进行了比较，提出的移动性贪婪启发式（MGH）和基线简单的网格算法（SGA）。使用myifogsim模拟器进行的实验表明，与其他方法相比，MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物，优化，移动性，雾计算，智能校园，QoS，Energy。
与小鼠糖尿病保护相关的早期肠道微生物
“在国家危机时期进行这项复杂的临床研究，当我们的医院系统受到严重压力时这些发现现在可能会改变我们如何理解和治疗病毒后神经系统状况的景观。它还证实了长卷的神经系统症状是可以测量大脑的真实和可证明的代谢和血管变化的。”
vog云计算和IoT集成在机器人技术中启用了AI的自主系统
雾云计算和物联网通过授权支持AI的自主系统来改变机器人技术。这项研究分析了此整合的好处，缺点和用途。支持AI的自主机器人可以使用边缘计算和云资源来实时数据处理和决策，从而提高其性能和适应性。在生态系统中检查了通信协议，数据管理，安全性和可扩展性。案例研究揭示了这种融合如何影响机器人的应用。这项研究表明了FCC，IoT和AI如何提高机器人系统的效率，智能和自主权。本文涵盖了运输，制造，医疗保健，农业和智慧城市中支持AI的自治系统。这些技术可以提高许多领域的生产力和安全性，从自动驾驶汽车到手术机器人。整合这些技术会提高安全性，道德决策，数据隐私和安全问题。该报告强调了透明和道德的AI算法，无偏见的决策以及监管框架，以使负责任的集成和减轻危险。将来，支持AI的自主系统将由改进的AI算法，多模式传感，人类机器人协作和边缘智能来塑造。它强调了跨学科合作和负责技术发展中的道德考虑的必要性。这项研究以机器人技术的雾/云计算，物联网和AI的详细分析结束，揭示了启用AI支持自主系统的巨大希望和问题。负责任的发展和协作可以帮助我们谈判这种变革型边界，并使用AI驱动的自主系统创造一个更安全，更高效，更具创新性的社会。
云、雾和边缘数据中心的容器放置和迁移策略：一项调查
过去十年见证了网络软件化的重要发展，它彻底改变了网络实践。虚拟化网络对分散在网络中的容器化网络功能的控制和编排提出了新颖而具体的要求。在这方面，虚拟化网络功能的迁移起着关键作用，可以最好地满足最佳资源利用率、负载平衡和容错的要求。本综述旨在详细概述容器迁移的进展，以便更好地理解与迁移相关的优势与实际挑战之间的权衡。本文对将容器化网络功能映射到虚拟化基础设施上的放置算法进行了分类。接下来，提出了执行容器化微服务传输的迁移技术的分类。
基于区块链和雾计算技术制定先进的医疗物联网安全协议
物联网 (IoT) 已成为科学和实际生活中的基本轴线之一。其重要类型之一是医疗物联网 (IoMT)。由于收集大量医疗数据、深度学习和云计算的技术进步迅速，它被认为是最强大、最持久、最方便和最可用的应用之一。IoMT 是一个集成的生态系统，包含互连的医疗传感器、计算机系统和临床系统。近年来，由于医疗服务和医疗保健的质量和效率面临重大挑战，它受到了极大关注 [1]。此外，医疗保健系统的集成可以减少诊断和临床错误和成本，增强患者护理，减轻医生和医护人员的负担，并检测可能使系统遭受网络攻击的错误。联网医疗保健系统通常容易受到来自网络服务器和外围设备的安全、隐私和可用性威胁 [2]。
长期 COVID 患者心理健康状况和脑雾的患病率：系统评价和荟萃分析
a 约克大学健康科学系，英国约克 b 约克大学赫尔约克医学院（HYMS），英国约克 c 伦敦大学学院健康信息学研究所，英国伦敦 d 莱斯特大学糖尿病研究中心，英国莱斯特 e 利物浦大学初级保健和精神卫生系，英国利物浦 f 伦敦大学学院医学系，英国伦敦 g 埃克塞特大学临床和生物医学科学研究所和医学与健康学院糖尿病和血管医学研究中心，英国埃克塞特 h 利物浦大学利物浦心血管科学中心，英国利物浦约翰摩尔斯大学和利物浦胸心医院 i 丹麦卫生服务研究中心，奥尔堡大学临床医学系，丹麦奥尔堡 j 利物浦大学感染兽医和生态科学研究所和 NIHR 新发和人畜共患感染 HPRU，英国利物浦 k 利物浦大学医院 NHS 基金会信托，英国利物浦 l 兰开夏郡英国中央兰开夏大学临床试验部，普雷斯顿，英国 m 英国中央兰开夏大学护理与助产学院，普雷斯顿，英国 n 英国利物浦大学心血管与代谢医学研究所 o 英国伦敦伦敦大学学院医院 NHS 信托心脏病学系，伦敦，英国 p 英国伦敦巴兹健康 NHS 信托心脏病学系
长期 COVID 患者心理健康状况和脑雾的患病率：系统评价和荟萃分析
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