痴呆症包括脑损伤引起的症状,脑损伤会损害认知功能,超过自然衰老的影响。这种情况会影响情绪调节,行为和动机,同时保持意识。曼弗雷德·斯皮策(Manfred Spitzer)博士创造了“数字痴呆症”一词,强调了与过度依赖智能手机和Google等数字设备相关的认知下降,这可能会加剧注意力缺陷多功能障碍(ADHD)和记忆丧失。此条件反映了诸如“数字失忆症”和“ Google效果”之类的术语,突出了大脑折断外围信息的趋势,导致恐慌和健忘。Spitzer的书《数字痴呆症》重点介绍了对儿童的游戏影响,因此普及了该术语。青少年可以定期使用电子设备,与认知障碍的增加相关。
摘要:物联网越来越多地用于医疗保健中,从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是,这种技术组合也引入了重大的安全威胁,尤其是侵入医学事物(IOMT)系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统(IDS)中使用机器学习(ML)和深度学习(DL)的使用,重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型,例如PCA-GWO混合模型,这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现,尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案,但它们还面临计算需求,数据收集和隐私方面的挑战,并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域,包括最佳算法,收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习,以平衡效率与隐私。本文得出结论,优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性,从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。
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对于人身上、周围和体内的生物传感器来说,节能传感和物理安全通信是开发低成本医疗保健设备的主要研究领域,可实现持续监测和/或安全永久运行。当用作节点网络时,这些设备构成了身体物联网,它带来的挑战包括严格的资源限制、同时进行传感和通信以及安全漏洞。另一个主要挑战是找到一种高效的体上能量收集方法来支持传感、通信和安全子模块。由于收集的能量有限,我们需要降低每单位信息所消耗的能量,因此使用传感器内分析和处理势在必行。在本文中,我们回顾了低功耗传感、处理和通信的挑战和机遇,以及未来生物传感器节点可能的供电方式。具体来说,我们分析、比较和对比(a)不同的传感机制,如电压/电流域与时间域,(b)低功耗、安全通信模式,包括无线技术和人体通信,以及(c)可穿戴设备和植入物的不同供电技术。
除了目标地址前缀之外,BGP 公告还必须包含一个属性,该属性记录到每个目标的 Internet 路由,该路由编码为到目标的流量将穿过的其他网络序列(即 AS 路径)。其他可选属性可以编码有关宣布路由的邻居(例如,客户、提供商或对等网络)的业务关系的信息,以及可用于限制如何与其他相邻网络共享学习到的路由的策略信息。BGP 路由器从其邻居通告的路由中选择到每个目标地址前缀的“最佳路径”。此最佳路径确定在将数据流量转发到 Internet 上的每个唯一目标时要使用的相邻网络。用于选择到每个目标的最佳路径的策略完全是每个网络本地的,但它通常基于从客户网络学习到的首选路由或具有较短 AS 路径的路由。
课程信息 课程名称:物联网基础 课程编号:TELE 6510 学期和年份:2024 年秋季 学分:4 CRN:20842 课程形式:传统 讲师信息 全名:Haitham Tayyar 电子邮件地址:h.tayyar@northeastern.edu 办公时间:周五下午 5:35 至 6:05 讲师简介 Haitham Tayyar 博士拥有温哥华不列颠哥伦比亚大学的电气工程博士学位。他在世界各地的各种学术机构从事电气工程、计算机工程和信息技术领域的工作经验超过 15 年。在他的职业生涯中,Tayyar 博士曾担任软件工程师、微电子故障分析师以及电信工程师。助教信息 全名:单击或点击此处输入文本。电子邮件地址:单击或点击此处输入文本。办公时间:单击或点击此处输入文本。课程先决条件 无 课程描述 从行业角度探索物联网 (IoT) 所涉及的基础和技术。主题包括机器对机器 (M2M) 通信和无线传感器网络 (WSN) 及其与物联网的关系以及它们的发展。这涉及所有三个主要元素:(1) 设备、(2) 通信/网络和 (3) 分析/应用程序。具体来说,它介绍了与嵌入式设备相关的技术和接口,并介绍了物联网分析的基础知识,包括机器学习和基于规则的人工智能。课堂上介绍的大部分内容都集中在行业主导的物联网网络机制标准化上。在此背景下,它检查了物联网的基本组成部分
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