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移动世界大会2025
此外，我们迈出了进一步的一步，以表示在地球计算时代，Telefónica是如何通过将人们的生活联系起来，将领域作为将地球和云连接的元素连接起来，使我们的世界更加人性化。这些领域中的每个领域都是独特的，由瓦伦西亚工匠手动创建和追踪，传统上致力于“ Fallero”工作。
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
是一种新算法，用于通过移动键盘输入模式在密码更新期间通过移动键盘输入模式区分授权用户
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB（转换键盘输入模式以识别用户行为）算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明，包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究：转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性？假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点，使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究，从而产生了629个记录的数据集（486个培训，143个测试）。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中，以分析用户行为并生成预测模式。结果表明，尽管EPSB算法的准确度达到9.091％，但TKIP-RUB算法达到53.147％，代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率，安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。
微生物在稀土元素的动员和植物萃取中的作用：综述
稀土（re）元素是一组17个化学元素，包括15个灯笼以及Yttrium和Scandium。由于其特殊特性（例如催化，冶金，核，电气，电磁和发光）以及许多现代技术，环境和经济领域的各种应用，因此已确定为关键要素。因此，在过去几十年中，对RE的需求显着增加。这一需求导致采矿活动的增加，因此将RE释放到周围环境中，从而对人类健康和环境造成了潜在的威胁。因此，调查导致新的解决方案，用于从电子，采矿和工业废物等替代资源进行回收的新解决方案，一直在迅速增长。尽管如此，回收仍然非常困难，昂贵，目前尚未被视为重要的解决方案。当传统的采矿方法不再具有成本效益时，植物管理的概念是一个有前途的解决方案，更不用说植物提供的所有生态系统服务了。植物萃取服务允许从土壤或工业废物（例如，磷酸产生的磷酸化）中提取和回收，具有经济增加的价值。迄今为止，大约二十种高积累植物（几乎是蕨类植物，例如双骨ter骨）会累积高浓度的RE，尤其是在其侵蚀部位。虽然天然细菌在动员矿石中的潜在作用仍然略有文献记载，但促进根瘤菌（PGPR）的植物生长的作用却少得多。pgpr确实能够动员金属和/或刺激植物发育，以增加植物所提取的植物的量，然后具有较高的植物萃取效率。迄今为止，只有少数研究专门用于使用耦合的生物加强 - 屈服。本综述总结了有关1）重新源的数据（重新蓄积的沉积物，自然丰富的土壤，废物，废物）及其在这些矩阵中的生物利用度，2）植物，2）植物被确定为重新获得过度振兴的人及其潜在的潜在的潜在的隔离和选择的隔离和选择的隔离状态，以弥补隔离状态，以隔离和选择，以隔离和选择，以隔离和选择，这些隔离状态既有隔离型的杂物，都可以融入杂物。植物剥夺性能和4）生物强加辅助的植物萃取研究。
5 3.RAI-818智能移动机器人技术a。教科书
•自动移动机器人简介。Roland Siegwart和Illah R. Nourbakhsh，麻省理工学院出版社，2004年。•Howie Choset，Kevin Lynch，Seth Hutchinson，George Kantor Wolfram Burgard，Lydia Kavraki和Sebastian Thrun的机器人运动原理，理论算法和实施原理。b。参考书：•机器人运动计划，Jean-Claude Latombe，Kluwer学术出版商，1991年。•概率机器人塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）。•计划算法，史蒂文（Steven），M，拉瓦勒（Lavalle）。•机器人运动计划Jean Claude Latombe。•移动机器人技术的计算原理，Gregory Dudek和Michael Jenkin。•讲师也可以使用讲义和研究文章。c。目的：本课程侧重于运动计划，感知和推理的概念，这是移动自动驾驶汽车在跨越土地，海洋和空气的动态，非结构化的环境中智能操作所需的。在本课程中，学生将学习如何在非结构化环境中计划机器人的运动，并使用概率方法，这将使他们在不确定性的情况下自我定位并理解周围环境。这些方法将在模拟平台上实现，以关闭透明度循环，以在复杂领域的稳健交付，这些循环在复杂的字段中进行了强大的交付，这些循环通常不是为了容纳机器人而设计的。还将讨论智能机器人系统的案例研究。d。课程结果：完成该模块后，学生将能够：•了解各种运动计划算法并在各种环境中实施。•了解使用统计建模技术（例如高斯过程）的使用，以允许机器人解释传感器数据并理解其周围环境。•了解概率方法如何解决由于现实世界中非确定性而固有的不确定性。•能够适应并应用机器人概念来设计和开发针对不同应用领域的实用机器人解决方案。•了解如何使用Python语言和机器人中间件（例如ROS）在简单的移动机器人上实现概率方法。
HP ZBookFirey14英寸G11移动工作站PC（... 预兆游戏笔记本电脑16-WF1276NG（9R3L6EA）
[23]在系统处于O扰或处于备用模式时，将在30分钟内充电高达50％，与笔记本上提供的电源适配器一起使用。电池容量最少需要56 WHR或以下的电池容量最少。电池容量至少100瓦的功率适配器大于56WHR，小于83WHR。电池容量大于83whr且小于100 WHR所需的电源适配器至少120瓦。充电达到90％的容量后，充电速度将恢复正常。充电时间可能因系统公差而变化+/- 10％。
具有多面原型的几个图像分类
游戏化是一个新兴的概念，通常以其已知的动机和参与品质而被使用和引用。尽管在运输和流动性领域中研究了游戏化并应用了各个领域，但在各个领域中都没有概述。因此，需要全面了解所进行的研究，其产生的经验证据以及仍然可能缺乏的研究类型。这些发现可能有助于更有效，更受欢迎的运输干预措施，无论是旨在提高安全性，流动性还是生态友善。我们的评论概述了有关流动性和运输的游戏化文献，并为将来的研究和干预提供了建议。对Scopus，Web of Science和PubMed进行了统一的系统文献综述，导致了49篇合格的论文。对这些论文的分析结果表明多个领域的异质性：干预的目标（例如安全或生态友好驾驶），方法论（即不同的样本大小，不同的实验设计），实验类型（例如，问卷，模拟或仿真研究）和更多重要的过程（例如观察到的经验证据。似乎在游戏化的影响或运输领域的基本机制上似乎没有达成共识。缺乏有关在流动性和运输领域提出游戏干预的最有效方法的知识，无论是旨在改变行为还是态度。进一步的研究应更多地依靠特定的理论框架来证明其方法合理，并在方法论和经验上更加依据地评估游戏化的效果，以建立适用可靠的知识。获得的知识可以提高道路安全性或帮助人们采取更环保的运输方式。
增强超高分子量块共聚物链迁移率的策略，以访问大时尺寸（> 100 nm）
Cian Cummins，Alberto Alvarez-Fernandez，Ahmed Bentaleb，Georges Hadziioannou，Virginie Pon-Sinet等。Langmuir，2020，36（46），pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202
审核 - 报告NYM移动和桌面，VPN，Instra＆Cryptography 07.2024
•对NYM移动和桌面，VPN，INFRA和常规密码学的Pentests和源代码审核◦WP1：Crystal-Box Pentests＆Source Code and Source代码审核NYM移动应用程序▪源代码▪源代码：•URL：https：//github.com/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtch-client•pistr•pistr•pistr•pistr：：pors：： B40A4D2AC3427B242C8E29426BBF31B9B26EA282▪应用•相关存储库标签：Nym-VPN-X-X-V0.1.1.1.3•Android（通过F-Droid）：◦ https://support.nymvpn.com/hc/en-us/articles/25000269053969-how-to-com-use-f-droid-for-nymvpn•ios•ios（通过testflight + qr代码）：◦https:/https：◦https://nymvpn.com/nymvpn.com/en/en/nymcordit carter carter carter carter contriit桌面应用程序▪源代码•URL：https：//github.com/nymtech/nym-vpn-client•提交：B40A4D2AC3427B242C8E2942C8E29426BBF31B91B9B26EA26EA282 https://nymvpn.com/en/download/?wp3：Crystal-Box Pentests和源代码审核Nym后端API▪测试环境URL：•urls与CURE53共享：源代码▪源代码▪源代码：•url：•url：https：//github.com/nymtech/nym•pross： A5BCBCC1F5DE1513CECAB785F248DEDDED2036D0047▪特别关注：•/NYM-NODE•/NYM-API•WP4：Crystal-Box Pentests＆Crystal-box Pentests＆Source Code and Source Code Aucation and vpn软件和Infra vpn软件和Infra code：提交：B40A4D2AC3427B242C8E29426BBF31B9B9B26EA282◦WP5：Crystal-Box Pentests＆Source Code for Nym密码学审核▪源代码▪源代码：•url：•url：https：//github.com/nymtech/nym/nym•pisor： A5BCBCC1F5DE1513CECAB785F248DEDDED2036D0047▪特别关注：•/common/common/crypto•/common/nymsphinx•/common/common/nymcoconut
