XiaoMi-AI文件搜索系统
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限制：基于增强学习的基于触发器的安全框架
摘要 - 具有触发动作功能的事物（IoT）平台的信息（IoT）平台允许事件条件通过创建一系列交互来自动触发IoT设备中的操作。对手利用这种互动链将虚假事件条件注入物联网中心，从而在目标IoT设备上触发未经授权的操作以实现远程注入攻击。现有的防御机制主要集中于使用物理事件指纹对事件交易的验证，以实施安全策略以阻止不安全的事件交易。这些方法旨在提供防止注射攻击的离线防御。最新的在线防御机制提供了实时防御，但是对攻击推断对物联网网络的推断影响的可靠性限制了这些方法的概括能力。在本文中，我们提出了一个独立于平台的多代理在线防御系统，即限制，以应对运行时的远程注射攻击。限制允许国防代理在运行时介绍攻击动作，并利用强化学习来优化符合IoT网络安全要求的国防政策。实验结果表明，防御代理有效地采取了针对复杂和动态远程注射攻击的实时防御动作，并通过最小的计算开销来最大化安全增益。索引术语 - 事物的内部，触发器平台，重新注射攻击，强化学习，深度复发Q网络，多代理系统。
项目5B-测量M2十年审核框架
“至少每十年，当局应对计划中实施的所有项目和计划进行全面审查，以评估整个计划的绩效，并可能修改计划以提高其绩效审查应包括考虑对地方，州和联邦运输计划和政策的更改；土地使用，旅行和增长预测的变化；项目成本估算和收入预测的变化；通行权限和其他项目约束；公众对该计划的支持；以及执行该计划的当局和司法管辖区的进展。”
公共启用云的深度学习框架...
gwalior，国会议员摘要：在本评论文章中研究了将深度学习方法纳入公共安全视频调查系统，并特别注意其改善实时监视和预防犯罪的转型能力。随着机器学习和计算机视觉的快速发展，包括卷积神经网络在内的深度学习模型以及经常性的神经网络（RNN）表明，在自动化视频监视任务（包括查找对象，活动识别和异常检测）的自动化能力方面表现出惊人的能力。这些模型对公共安全行动非常有用，因为它们可以使人群管理，可疑行为的识别以及盗窃或殴打等特定的行动。在研究这些系统的技术架构时，本文强调了零件边缘计算和云计算的效果，以允许可扩展性和实时数据处理。Edge Computing提供局部处理以降低延迟并增加响应时间，但基于云的解决方案保证了大量视频信息的完美集成和存储。此外，该研究解决了在公共安全中应用深度学习的困难，包括隐私问题，数据安全，道德问题以及法律的必要性。尽管存在这些困难，但该研究强调了这些技术如何帮助增强安全操作，降低人为错误并提高运营效率。未来的研究方向（例如改善模型的鲁棒性，结合多模式数据源，创建更符合道德和透明的人工智能系统）也来自审查。最后，本文提供了公共安全视频调查系统中深度学习的当前情况和未来可能性的详细概述，从而阐明了他们改变公共安全现场的能力。关键字：深度学习，公共安全，视频监视，异常检测，云计算
增强SMME可持续性的战略框架
中小型企业（SMMES）在生态增长和社会经济发展中起着至关重要的作用。然而，这些企业经常遇到巨大的挑战，这些挑战阻碍了其可持续性，这在南非北非北开普省等资源不足的地区尤为明显。这项研究采用了收敛的混合方法设计，并采用了务实的研究理念，将定量和定性方法整合在一起，以实现对研究问题的全面理解。调查了207个SMME的定量阶段，而定性阶段则与10个SMME支持机构进行了访谈。从这些发现中，研究为SMME支持策略开发了一个综合框架，确定了八种关键策略：网络，协作，利益相关者的关系，孵化，指导，指导，企业社会责任（CSR），解决障碍和增强可持续性。这些策略旨在使支持机制与SMME需求保持一致，为政策制定者和支持机构提供可行的见解，以促进弹性和长期增长。
研究与创新框架计划（FP10）
7。回顾了Heitor报告的建议，以促进一项有吸引力的欧洲研究，发展和创新生态系统；回顾Letta报告的建议，以促进单一市场中第五自由的发展；回忆起Draghi报告的观察结果，即欧盟创新生态系统的分裂是欧洲创新绩效弱的根本原因之一。回忆说，条约将FP放置在欧洲研究领域的发展中；坚信为了最大程度地提高框架计划的影响，它需要嵌入更广泛的欧洲研究政策中，该政策确保欧洲是吸引全球人才的有吸引力的研究场所，该地区有效地将科学转化为经济增长和社会进步，并有效地解决了欧盟内部的创新差距；认为即将到来的《欧洲研究区法》（ERA ACT）应旨在实现这一欧洲。认识到成员国之间“大脑循环”仍然存在重大障碍，包括认可资格；
人工智能框架
Research Sector ..................................................................................................................................... 7 Transparency .......................................................................................................................................... 7 First Nations ............................................................................................................................................ 8 Sustainability ........................................................................................................................................... 9 Organisational Cultural Change .............................................................................................................. 9
Healthome多边形框架：综合和多...
图2。PSH受试者的识别过程流程图。使用XGBoost算法和不健康的标签信息，使用Knhanes数据库训练二进制分类模型。使用SHAP算法解释了受过训练的模型。通过将HSSH算法应用于分析的形状值，PSH方向（从性状的平均值左右）确定。接下来，代表与性状均值的距离的PSH强度由用户设置的超参数定义。在图中，三个PSH强度值显示为示例，对应于三个不同的高参数值。最后，计算了标记为每个性状的红点的PSH值。用于塑造分析的框，HSSH算法和PSH值连接到其相应的带有虚线的框，以进行详细说明。在图中，提供了DBP为例。
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
国家战略和行动框架...
预防是该策略的第二支柱。它着重于解决GBV的根本原因和有害实践的根本原因，例如社会和文化规范和实践，及其通过针对关键人群的教育和倡导而产生的后果，包括政策制定者，社区，媒体和青年。它进一步旨在通过减少处于危险人群的脆弱性并加强始终为每个人（包括紧急情况）促进安全和保障的条件来防止GBV。