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res。助理。 MertAkınİnsel -Aves厂
助理。教授OKAN BAKBAK个人信息办公室电话：+90 383 291 0291扩展：0电子邮件：obakbak@yildiz.edu.tr Web：https：//avesis.yildiz.edu.tr/obakbak地址：obakbak@yildiz.ediles.edus.edu.tr International Ids Ids iDS clays： 0000-0003-2074-1300 PUBLONS / WEB of Science ResearcherID：AAZ-4879-2020 scopusid：57222223222496 Yoksis研究人员ID：265211教育信息博士学位，Yildiz技术大学，研究生学院，研究生学院，自然和应用科学，MakineMühendisliunucutiuniutiuniuniganiunucationfen forky forne of forkey fen forky fen turkey 2018-2024，2224-20224 Bilimleriensititüsü，MakineMühendisliği，土耳其，2015年至2018年，萨卡里亚大学，萨卡里亚大学，英吉尼大学教职员工，MakineMühendisliği，2011年土耳其 - 2015年 - 2015年，2015年的论文，论文杂志机械工程的消耗，2024年研究生，KöşeKonnakKonnakKondüksiyonLarınıntatikeNIkeAnınınınınİniCelenmesi，sakaryaüniversitesi，MühendislikFakültesi，MakineMühendislisirizy，MakineMühendislisliz的学术phakinizial thecriptial togratizitik工程学，机械工程局部，2024年 - 继续研究助理，Yildiz技术大学，机械工程学院，机械工程deparment of Mechanical Engineering，2017年至2024年出版的期刊文章，由SCI，SSCI和AHCI I.实验性研究对官能化石墨烯对环氧bakbak O.的蠕变行为的影响，Colak O.增强塑料和复合材料的杂志，第43卷，第19-20页，第1133-1150页，2024年（SCI-Expended）II。石墨烯 - 环氧纳米复合材料的压力放松行为：石墨烯分数，应变水平和温度ACAR A.，Bakbak O.，Colak O.
一个用于新兴移动系统的数字智能城市
摘要 - 使用连接和自动化车辆的新兴出行系统的需求不断增长，这迫使有必要进行质量测试环境以支持其开发。在本文中，我们引入了一个基于统一的虚拟模拟环境，用于新兴的移动性系统，称为信息和决策科学实验室的规模规模的智能数字城市（IDS 3 d City），旨在与其身体同行及其既定控制框架一起运行。通过使用机器人操作系统，AIRSIM和Unity，我们构建了一个模拟环境，能够迭代设计实验的速度比物理测试床中的可能性要快得多。此环境提供了一个中间步骤，以在实施物理测试台之前验证我们的控制算法的有效性。IDS 3 D City还使我们能够证明我们的控制算法独立于基础车辆动力学，因为Airsim引入的车辆动力学与我们规模的智能城市的规模不同。最后，我们通过在虚拟和物理环境中进行实验并比较它们的输出来证明数字环境的行为。
Adversarial-HD：面向安全工业物联网的超维计算对抗攻击设计
工业物联网 (IIoT) 是传感器、网络设备和设备协作收集工业操作数据。由于互联互通和计算能力有限，IIoT 系统存在许多安全漏洞。基于机器学习的入侵检测系统 (IDS) 是一种可能的安全方法，它可以持续监控网络数据并以自动方式检测网络攻击。超维 (HD) 计算是一种受大脑启发的 ML 方法，它足够准确，同时非常稳健、快速且节能。基于这些特性，HD 可以成为 IIoT 系统的一种基于 ML 的 IDS 解决方案。然而，它的预测性能会受到输入数据中微小扰动的影响。为了充分评估 HD 的漏洞，我们提出了一种有效的面向 HD 的对抗性攻击设计。我们首先选择最多样化的攻击集以最小化开销，并消除对抗性冗余。然后，我们执行实时攻击选择，找出最有效的攻击。我们在真实的 IIoT 入侵数据集上进行的实验证明了我们攻击设计的有效性。与最有效的单一攻击相比，我们的设计策略可以将攻击成功率提高高达 36%，𝐹 1 分数提高高达 61%。
Pignus -Padua Research Archive
在本文中，我们介绍了第一个综合IDS框架，该框架结合了效果效果 - 映射技术和级联模型，以解决上述问题。我们称我们提出的解决方案在工业互联网（Pignus）中提出的深度学习模型入侵检测。Pignus集成了自动编码器（AE），以选择最佳特征，并将级联反向后背传播神经网络（CFBPNN）进行分类和攻击检测。级联模型使用从初始层到输出层的互连链接，并确定正常和异常的行为模式并产生完美的分类。我们在五个流行的IIOT数据集上执行了一组实验：气管管道，储水箱，NSLKDD+，UNSW-NB15和X-IIOTID。我们将Pignus与最先进的模型进行了比较，从精度，假阳性比率（FPR），精度和召回率进行了比较。结果表明，Pignus提供的精度超过95％，平均比现有型号高25％。在其他参数中，Pignus显示出20％的FPR，10％的回忆10％，精度提高了10％。总的来说，Pignus证明了其效率为IIOTS的IDS解决方案。因此，Pignus是IIOTS的有效解决方案。
基于LIDAR定向子图像的自动驾驶图之间的航向点传输模块
摘要：车道图对于描述道路语义和使用本地化和路径规划模块实现安全的操作非常重要。这些图被认为是长寿细节，因为道路结构中发生了罕见的变化。另一方面，由于有必要使用不同的定位系统（例如GNSS/INS-RTK（GIR），Dead-Reckoning（DR）或SLAM Technologies）更新或扩展地图，因此可能会更改相应拓扑图的全局位置。因此，应将车道图准确地在地图之间传输，以描述车道和地标的相同语义。考虑到其在关键的道路结构中实施的挑战性要求，本文根据LiDAR强度路面在图像域中提出了一个独特的转移框架。目标图中的道路表面被分解为全球坐标系中的X，Y和YAW ID的定向子图像。XY ID用于使用参考图检测公共区域，而YAW ID则用于重建参考图中的车辆轨迹并确定相关的车道图。然后将方向子图像匹配到参考子图像，并将图形安全地传输。实验结果已经验证了所提出的框架在地图之间安全，准确地传输巷道图的鲁棒性和可靠性，无论道路结构的复杂性，驾驶场景，地图生成方法和地图全局精度的复杂性如何。
Heliophysics Division
爱马仕跨学科科学团队（IDS） - 11月17日发布•非美国。 PIs are permissible on a no-exchange-of-funds basis (one U.S. Co-I required) • International collaboration will be an evaluation factor • Theory and modeling support proposals are especially encouraged and science of the Moon is also possible • Step-1 (NOI): Jan. 7, 2021, Step-2: Feb. 25, 2021
合格的健康计划发行人申请说明
单击导入2023计划和福利和服务区域模板以导入完整的模板。该模板将提示您选择完成的2023计划和福利和服务区域模板。在导入这些模板之前，将它们保存在同一文件夹中；两者都必须同时上传。要选择两个文件，请单击一个模板，然后在单击另一个模板时在Windows或MacOS上按CTRL，然后按CMD，然后单击“打开”。精确选择每种类型的模板之一。计划ID ID人行横道模板将在2023 Plan和Service区域数据选项卡上填充PY2023计划ID及其关联的服务区域和网络ID列表。查看此选项卡，以确保数据准确导入。在进口PY2023计划和服务区域数据之后，2023 Plan Plan Crostwalk选项卡将填充所有适用的发行人信息以及每个PY2023计划ID的行。
eudamed 演员角色和 SRN
组织 B 位于比利时，其职责为：制造商进口商。该组织必须通过 EUDAMED 为组织的每个角色注册一个参与者。经主管部门批准后，每个参与者将被分配以下参与者 ID/SRN：
IDS-2020 年度立法报告.pdf
> 2000 年，由 13 名志愿者组成的贫困辩护服务委员会由大会成立。从那时起，它就一直监督和指导 IDS 和北卡罗来纳州公共辩护社区，无论是在发展时期还是在紧缩时期。委员会及其各个委员会制定和改进了贫困辩护服务办公室为贫困人士提供法律代理的计划。
对抗性-HD：安全工业互联网的高维计算对抗攻击设计
工业互联网（IIOT）是传感器，网络设备和设备的协作，可从工业运营中收集数据。IIOT系统由于相互连接和计算能力有限而具有许多安全漏洞。Ma-Chine学习的入侵检测系统（IDS）是一种可能的安全方法，它可以不断监视网络数据并以自动化方式检测网络攻击。超维（HD）计算是一种受脑启发的ML方法，在极其稳健，快速和能效的同时非常准确。基于这些特征，HD可以是IIOT系统的基于ML的IDS解决方案。但是，其预测性能受到输入数据中的小扰动的影响。为了充分评估HD的脆弱性，我们提出了一种有效的面向HD的广泛攻击设计。我们首先选择最多样化的攻击集以最大程度地减少开销，并消除对抗性的冗余。然后，我们执行实时攻击选择，发现最有效的攻击。我们对现实的IIOT入侵数据集的实验显示了我们攻击设计的有效性。与最有效的单次攻击相比，我们的设计策略可以提高攻击成功率高达36％，而𝐹1得分最多可以提高61％。