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基于区块链和AI的Mediot应用程序的信任和可靠性：
摘要 - 本文批判性地回顾了医学互联网应用程序（Mediot）应用程序中人工智能（AI）和区块链技术的整合，他们共同承诺彻底改变医疗保健服务。通过检查当前的研究，我们强调了AI在进行诊断和患者护理方面的潜力，以及区块链增强数据安全和患者隐私的能力。我们特别关注培养信任并确保这些系统内可靠性的当务之急。我们的评论重点介绍了用于管理医疗保健数据和挑战的创新解决方案，例如确保可伸缩性，保持隐私和促进Mediot领域内的道德实践。我们提出了将AI驱动的见解与医疗保健区块链安全整合在一起的愿景，对当前的研究和未来方向进行了全面的审查。我们以一组确定的研究差距结束，并建议解决这些差距对于实现明天的可靠，安全和以患者为中心的Mediot应用至关重要。
Lakshmi Surya Latike博士，M.Vani 2，M.Neha 2，N.Spoorthi 2（2024）。强大且安全的框架，用于增强物联网网络安全性来对抗WORMH
无线传感器网络（WSN）在过去几十年中已经显着发展，成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分，例如环境传感，医疗保健和工业自动化。传统上，WSN依靠静态路由协议，这些协议不能很好地适应网络条件的变化，从而导致了诸如交通拥堵，能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输，通常会导致网络上的负载分布不平衡，从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化，例如节点故障，能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由，不必要的数据重传和增加功耗。此外，大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性，因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外，传统的路由方法通常依赖于单个路径，如果路径变得不可用或拥挤，则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制，该机制可以处理网络中的动态变化，同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性，能源效率和可扩展性，尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络（SDN）与WSN集成，以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应，提供提高的灵活性，更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载，该系统试图克服传统方法的局限性，并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
物联网取证：确保物联网生态系统的挑战，方法和未来方向
摘要：物联网（IoT）的快速增长对数字取证产生了重大影响，引入了新的机遇和挑战。物联网取证是数字取证中的专业领域，重点介绍了来自智能家居系统，可穿戴设备和工业平台等各种物联网设备的数据的获取，分析和解释。本综述研究了物联网取证的当前状态，突出了诸如设备多样性，数据波动，加密以及实时分析的需求等挑战。它还评估了现有的法医方法和工具，评估了它们在应对这些挑战时的有效性和局限性。此外，本文确定了关键的研究差距，并提出了未来的方向，包括开发标准化法医框架以及物联网制造商和法医专家之间的更多协作。的目的是推进物联网法医实践，以与快速发展的物联网技术保持同步，从而增强网络犯罪的调查和起诉。
AI驱动的物联网：改造口腔植入学中的诊断和治疗计划
好处•增强的诊断：AI算法可以分析CBCT扫描，口内图像和患者记录的复杂数据集，以提供对骨质质量，解剖结构和潜在并发症的更准确评估。•改进的治疗计划：AI驱动的工具可以根据个人的需求来帮助虚拟植入物放置，手术指南设计和个性化治疗计划。•连续监视：IoT [2]设备，例如智能植入物和可穿戴传感器，可以实时监视植入物稳定性，康复进度和特定于患者的因素，并在需要时及时进行干预。•预测性维护：AI算法可以分析物联网设备的数据，以预测潜在的植入物故障或并发症，从而积极地维护和预防性护理。•个性化治疗方法：AI和IoT促进了针对每个患者独特的解剖学，临床状况和生活方式量身定制的个性化治疗计划。•改善患者的预后：通过增强诊断，治疗计划和监测，AI和IoT可以提高植入物的成功率，减少并发症和更好的患者满意度。
清真合规性关键控制点和物联网的规划...
摘要：清真鸡肉肉供应链（HCMSC）是一种符合Syariah的供应链，它嵌入了多个关键控制点，旨在保留清真清真的完整性并确保食品安全和鸡肉的质量。根据MHMS 2020，清真关键点是需要确定需要确定的清真控制，可以防止或消除进行控制和污染，以确保沿供应链沿岸的清真依从性。清真可食用性系统（HTS）在HCMSC中至关重要，以确保产品信息在某些识别的关键控制点的轨迹和跟踪能力从其起源到消费者到达消费者。这些关键控制点是清真保证系统（必须）申请清真认证的关键组成部分。这项研究的目的是在马来西亚场景中识别HCMSC中的Halal可追溯性关键控制点（HTCCP），并探讨食品可食用性系统中物联网（IoT）的潜在计划。这是通过对有关清真可追溯性和物联网作为可追溯性工具的过去研究的结构化审查来完成的。该研究将七个HTCCP识别为跨杀人，屠宰，屠宰，杀害后和最终消费者阶段，而物联网集成为HTS-HCMSC框架的支持平台。
Tele6500物联网系统的机器学习算法
COURSE INFORMATION Course Title : Machine Learning Algorithms for IoT Systems Course Number: TELE 6500 Term and Year: Spring 2025 Credit Hour: 4 Course Format: In-person INSTRUCTOR INFORMATION Name: Abhishek Murthy ( https://www.linkedin.com/in/abhishekmurthy ) E-mail Address: a.murthy@northeastern.edu COURSE PREREQUISITES None COURSE DESCRIPTION This course provides skills necessary to为生成时间序列数据的物联网系统设计，开发，推出和维护机器学习算法。因此，它将帮助学生专注于工业4.0，可穿戴设备，健康，智能电网/房屋等垂直领域。学生将超越传统的机器学习课程，并学习从物联网系统处理时间序列数据的细微差别，并最大程度地发挥其作为数据科学家的影响。该课程将需要专门研究传感器数据的数据准备和探索。将涵盖时间序列机器学习算法的定制性能指标。域特异性问题类，例如预测，更改点检测和时间异常检测，将详细介绍。将解释特定于时间序列问题的深度学习体系结构。课程项目将集中在时间序列上，从而超越了基本机器学习课程中使用的传统表格/图像数据集。该课程具有实验室组件。除了概念上的问题外，每个学生还必须在沙盒虚拟机上在计算机上执行几个实验室分配。作业的主要重点将放在相应算法的基于云的实现上。实验室包括探索性数据分析和问题框架，时间序列异常检测和变更点检测，回归，预测和分类的基础。还将提供机会来探索嵌入式和边缘实现。课程最终在一个项目中达到了最终，在该项目中，学生将获得的概念和实用知识用于时间序列机器学习来构建端到端的机器学习系统。该项目可以在团队中完成。
通过集成物联网（IoT）在
摘要物联网（IoT）的作用在支持供应链管理（SCM）中的常规流程和运营决策的自动化方面越来越重要。使用无线传感器网络（WSN）无线传感器实现IoT技术，可以直接访问传感器中心以及传感连接到Internet的设备的能力。该技术通过广泛的数据通信网络收集大量数据。网络可以在SCM上对基于物联网基础结构触发的更改进行动态响应。越来越多的技术使用与集成和数据隐私问题的失败有关。本研究中使用的方法具有描述性的定性，该定性对通过SCM上的IoT集成进行了系统评价。这项研究有望通过IOT集成在SCM上提供与改善业务绩效有关的见解和解决方案。物联网是将各种优势和缺点集成到SCM上的正确选择，物联网是工作活动和数据集成过程中的最佳选择之一，以及供应链中的整个过程中的最佳选择，因此最终将对提高业务绩效和效率产生影响。
由人工智能和区块链支持的基于物联网的访问管理
物联网 (IoT) 正在改变物的世界，影响着制造业、交通运输业、汽车业、消费品和医疗保健业等许多经济部门 [1]。得益于集成电路设计的进步，物联网设备现已配备强大的新一代处理器，能够高效处理负载 [2,3]。这为在物联网设备以分布式方式运行复杂任务提供了机会。然而，物联网仍面临许多挑战或差距需要改进 [4]，例如各种物联网平台的中心化，例如亚马逊网络服务 (AWS)-IoT，与通信协议有关的安全和隐私问题，以及与物联网基础设施维护不善相关的各种攻击的脆弱性，例如 Mirai [5]。区块链 (BC) [6,7] 通过加密措施在分布式账本中提供数据记录的不可变存储。区块链可以帮助物联网基础设施处理中心化问题：当物联网基础设施在区块链中存储和处理数据时；这消除了当前可用的物联网平台（如 AWS IoT）中存在的单点故障 [4、8-10]。区块链在信息来源、不可否认性和真实性方面具有显著优势（每个发起者都使用其私钥签署每条记录），从而提高了系统的整体信息安全性 [11]。最后，人工智能 (AI) 在提供实时准确的数据分析方面发挥着重要作用。然而，使用人工智能设计和开发高效的数据分析工具也面临着诸如集中化和透明度等挑战 [12]。因此，将区块链与人工智能相结合可以产生一种解决这些问题的强大方法。人工智能通常被认为是一个黑匣子，提供分类器或预测器，缺乏透明度。然而，可以通过在给定区块链中的许多节点之间对人工智能决策进行排序来实现透明度。这提供了按时间排序的人工智能决策的精确、不可变的轨迹，例如，这可以构成管理访问控制决策的基础。因此，物联网、区块链和人工智能的同时应用展现出了成功的协同作用，改变了数据采集、分析和存储方式[11, 13, 14]。
在5G启用IoT环境中网络切片的安全含义
5G技术的出现代表了移动通信的革命性步骤，其标志是无与伦比的数据传输速率，低延迟和对大量连接设备密度的支持。高级技术（例如网络切片），可以使网络资源的动态分配以满足各种服务要求，这是这种革命性转移的基础[1]。使用网络切片，可以在单个物理基础架构上建立几个针对某些用例定制的虚拟网络[2]。网络切片是5G的关键组成部分，可以很好地满足物联网的不断扩展的需求，包括无人驾驶汽车，智能城市和医疗保健等应用程序。网络切片将物理网络通过使用虚拟化技术作为软件定义的网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）[3]，将物理网络分为离散的虚拟切片。每个切片都可以自主功能，规定分配给其的资源和服务是为满足特定需求而定制的。旨在增强移动宽带（EMBB）的网络切片可能优先考虑视频流的高通量服务，而另一个支持超可靠的低延迟通信（URLLC）的切片可能会服务于任务至关重要的应用程序[4]。
使用ESP8266和Arduino IoT Cloud Platform
至关重要的是要确保电池在电动和混合动力汽车中的寿命，以巩固其在市场上的地位。监视电池组的寿命，容量和健康已成为用户的主要问题。电力和混合动力汽车电池的正常功能和长期耐用性取决于准确评估其性能。在这项研究中，使用NCR18650pf 3300mAh 3.7 V Li-ion电池创建了一个6S电池模块，该电池越来越多地用于电动和混合系统中。在500个电荷隔离周期内收集电池模块的电池电压，电流和表面温度数据。获得了电荷分配概况，可保留的容量变化率以及电池的健康和充电状态。收集的数据显示了文献中记录的预期电荷放电概况的预期减少。达到500个充电周期后，与初始状态相比，电池模块的可维护能力降低了70％，这表明电池模块已达到其寿命的终结。使用Arduino IoT云系统开发了一个程序，该程序基于电荷分配概况和可持续的容量变化数据从电池特性获得。根据收集的传感器数据进行处理，对电池健康的预测和状态进行处理，并以允许最终用户可视化的方式传输到界面。因此，获得了可以在锂离子电池组上提供物联网通信的成功模块。电池SOC，SOH，温度，充电电流和端子电压数据通过Arduino IoT云平台显示在移动应用程序中，并在日常使用电池模块的情况下使用ESP8266 Arduino卡。多亏了开发的模块，只要连接到互联网，就可以远程监视锂离子电池组的预期寿命。