精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来,人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题,优化资源利用率(例如水、农药、肥料、种子、能源),改善生产管理和生产力,并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用,例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如,使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病,并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展,但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段,在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如,Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
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多年来,Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近,正在为物联网(IoT)设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是,大多数现有的物联网蜜饯,甚至是高相互作用的物联网,攻击者很容易检测到,由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量,因此可以观察到蜜罐流量。这意味着,要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能,物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标,我们提出了一种基于深度学习的新方法,用于产生流量,以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估,我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态,即使与自适应攻击者也无法区分。
“系统,决策和控制研究”(SSDC)(SSDC)涵盖了新的发展和进步,以及最新技术的状态,在广泛感知到的系统,决策和控制的各个领域,毫无疑问,最新,并具有高质量。目的是涵盖与系统,决策,控制,复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论,应用和观点,这些发展嵌入了工程,计算机科学,物理,物理,经济学,社会和生命科学,以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光,可以使研究成果广泛而快速地传播。
极端的医疗状况,残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官(例如心脏)相关的疾病,医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如,成人的正常心率是每分钟60到100次,并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。
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。
,目的是以国际标准提供优质的高等教育。它持续寻求并采用创新方法来始终如一地提高高等教育的质量。校园充满了国际化的气氛,来自世界各地的学生。强烈鼓励有经验和学识渊博的老师培养学生。在教学和研究领域设定的VIT的全球标准使我们继续追求卓越。我们对各种国际大学的理解备忘录是我们的主要优势。他们提供了学生和教职员工的交流,并鼓励共同的研究项目,以使这些大学的互惠互利。以稳定的步骤,我们继续前进。我们期待在VIT与您会面。电子工程学院(Sense)
摘要:用于提供The Internet设备的最简单的DC/DC转换器绝对是开关电容器转换器。仅1.2 V电池的电压最多可以逐步2V。为了达到DC/DC转换器的最小输出阻抗值,需要很大的工作频率。然后,整体效率更加有限,因此,如果系统的功率面积密度应大。文章详细介绍了微生物燃料电池如何在开关电容器转换器中替代一个电容器,从而在工作频率较低的情况下实现了更好的效率。从这个角度来看,微生物燃料电池充当一种电池范围扩展器。存在一些讨论的局限性。一个简单的转换器经过实验评估以支持讨论。在100 µW开关电容器转换器内代替微生物燃料电池可补偿效率5%的损失。此外,微生物燃料电池会延长电池的寿命,因为当电池电压降至0.8 V时,仍然可以使用1.6 V输出电压。超过94%的效率可以在100 µW和1 MW之间的一系列输出功率测量,这是可及时解决flugal iTagal iTagal iTagal iTage prodiention的。