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研究文章神经模型在智能医疗平台上窃取对智能移动设备的攻击
迄今为止，由于其便利性和实用性，已经认可并广泛使用了物联网（MIOT）技术。MIOT使机器学习能够自动准确地预测各种疾病，从而有助于和促进有效和有效的医疗治疗。但是，MIOT容易受到一直在不断发展的网络攻击。在本文中，我们建立了一个Miot平台，并展示了一种场景，其中训练有素的卷积神经网络（CNN）模型可以攻击肺癌与肺栓塞复杂化的肺癌。首先，我们使用CNN构建模型来预测肺癌与肺栓塞复杂化并获得高检测精度。然后，我们仅使用目标网络标记的少量数据构建模型模型，旨在窃取已建立的预测模型。实验结果证明，被盗模型还可以实现相对较高的预测结果，表明模仿网络可以在很大程度上成功将预测性能从目标网络复制。这还表明，部署在MIOT设备上的这种预测模型可能会被攻击者偷走，而有效的预防策略是研究人员的开放问题。
Meetha-Shenoy-广告-研究人员-1.pdf
职位描述：候选人将执行设计和开发模块化多传感器工具箱的任务，用于分析 IoT 和 MIoT 驱动的智能楼宇自动化和管理应用在边缘进行多传感器融合的可能性。开发的工具箱将为设计人员和从业者提供有关选择传感器、部署 IoT 节点、基于边缘计算和/或边缘 AI 的多传感器融合解决方案的可行性、可执行的传感器融合技术类型、融合技术的成本性能权衡的见解，或提供有关边缘计算解决方案质量的见解。候选人将参与工具箱架构的设计、工具箱的开发、基于 IoT/MIoT 的测试平台的开发、与行业合作者的对接等。
2 BNT162B2疫苗剂量后SARS-COV-2尖峰抗体的强衰变和对疗养院居民第三剂的高抗体反应
Hubert Blain，Edouard Tuaillon，Lucie Gamon，Amandine Pisoni，StéphanieMiot等。在2 BNT162B2疫苗剂量和高抗体反应后，SARS-COV-2尖峰抗体的强衰减很大。美国医疗董事协会期刊，2022，23（5），pp.750-753。10.1016/j.jamda.2022.02.006。hal-03760314
5G 美洲 | 2020 年以后的移动通信
从用例的角度来看，5G Americas 已经确定了自动驾驶和 VR/AR（“虚拟现实/增强现实”）用途的早期规范和要求。我们预计这些类型的应用将继续增长和需求。边缘计算、云服务和网络虚拟化等其他技术也已增强了基于 IMT-2020 的部署，并将随着新用例和对网络的更高要求而继续发展。5G 及其向下一个 G 的演进是一项变革性技术，与其他使能技术协同工作，以改变连接世界。此外，5G Americas 还见证了全息通信、成像和传感、大规模物联网 (mIoT) 的演进、智能农业和急救服务的出现。
标准治疗指南和基本药物清单...
R de Waal 博士 (联合主席) M Matlala 博士 A Parrish 教授 (联合主席) J Miot 博士 Z Adams 女士 B Molongoana 女士 A Jacobs 女士 K Motse 博士 L Bamford 博士 L Mvusi G Reubenson 女士 A Hargreaves 女士 Z Rhemtula 女士 Y Johnson 博士 T Kredo 博士 R Romero 博士 K Mahlako 先生 P Ruff 先生 L Mahlangu 女士 N Makalima 博士 B Semete 女士 S Singh 博士 M Makua 博士 K Vilakazi-Nhlapo 博士 H Mamorobela 博士 R Wiseman 先生 M Matandela 博士 评论和
使用发作间期癫痫样放电波形和卷积神经网络筛查脑电图中的癫痫发作
人工智能 (AI) 与医疗物联网 (MIoT) 的整合正在迅速推进，通过分析脑电图 (EEG) 中的发作间期癫痫样放电 (IED)，在检测癫痫等疾病方面取得了重大进展。EEG 数据的可用性促进了包括癫痫发作检测在内的创新应用的创建。虽然神经科医生传统上依靠 EEG 数据分析来识别癫痫发作，但手动评估 EEG 脑电波是一个费力而复杂的过程，给专家带来了很大的压力。本文介绍了一种基于 EEG 波形自动检测 IED 的简单卷积神经网络 (CNN) 方法。这种方法通过预测癫痫发作并及时干预，有助于减轻癫痫患者的负担。它还减轻了神经科医生和经验不足的专家的工作量，从而加快了诊断过程。所提出的方法是通过利用一系列描绘每个传感器上 EEG 信号幅度的图像来实现的。研究将参与者分为两组：（A）健康个体和（B）癫痫患者。结果显示，与人类专家诊断相比，准确率高达 96.4%，展示了该方法在脑电图数据中检测癫痫发作的有效性和实用性。