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增强移动生物识别身份验证：用于解决面部ID技术中安全漏洞的新模型
抽象 - 面部ID技术已成为移动生物识别验证的基石，提供便利性和增强的用户体验。然而，其越来越多的采用也强调了关键的安全漏洞，例如欺骗攻击，深击剥削以及与环境适应性有关的问题。本研究提出了一种新型模型，旨在解决这些脆弱性，以增强面部ID技术的可靠性和安全性。所提出的模型将高级机器学习算法与多因素生物识别验证相结合，以增强面部识别系统的鲁棒性。关键特征包括实时livese检测，反欺骗措施以及适应性识别能力，可提高各种环境和人口统计学的准确性。该模型采用混合方法，将传统的面部识别方法与补充生物识别指标（例如眼动模式和热成像）相结合，以减轻潜在的攻击量。本研究采用混合方法方法，包括模拟攻击方案，用户试验和算法性能评估。结果表明，新模型大大降低了欺骗尝试和深层违规的成功率，同时保持高认证速度和用户便利性。该研究还强调了该模型对低光和高动作条件的适应性，从而解决了当前面部ID系统中长期存在的局限性。此外，该模型为移动身份验证的未来创新铺平了道路，促进更安全，更具包容性的数字生态系统。调查结果强调了将多层安全机制合并到生物识别验证技术中，以平衡用户体验与稳健的安全性。政策含义包括
通过移动金融服务探索金融科技的作用
摘要 目的：本研究的主要目的是调查金融技术（FinTech）对孟加拉国向无现金社会迈进的变革性影响，特别是移动金融服务（MFS）。本研究旨在分析 MFS 如何重塑金融交易、增强金融包容性并推动该国的社会经济变革。 目标：本文旨在实现几个关键目标：评估移动金融服务（MFS）在不同人口群体中的覆盖率，并找出推动采用和持续使用 MFS 的主要因素。此外，它还试图了解 MFS 如何为无银行账户和银行账户不足的人群提供金融服务。它还评估了 MFS 在多大程度上减少了日常交易对现金的依赖，并确定了通过 MFS 实现完全无现金社会的障碍和挑战。 方法：本研究采用定量研究方法，通过问卷收集数据并对 106 名参与者进行调查，其中包括年轻人和中年人。目的是深入了解影响他们采用各种无现金支付方式的因素。执行了 Friedman 检验和 Kendall 的 W 检验来验证假设。
YOLO驱动的轻巧移动实时害虫检测和基于Web的可持续农业监控
摘要 - 今天，有害生物侵扰导致全世界的农业生产力大大降低。为了控制害虫，由于难以在早期阶段手动检测害虫，农民经常施加过多的农药。他们过度使用农药已导致环境污染和健康风险。为了应对这些挑战，已经开发出许多新型系统来尽早识别害虫，从而使农民受到检测到害虫的确切位置的警报。但是，这些系统受到缺乏实时检测功能，有限的移动集成，仅检测少数有害生物类别的能力以及缺乏基于Web的监视系统的能力来限制。本文介绍了一个害虫检测系统，该系统利用了轻巧的Yolo深度学习框架，并与基于Web的监视平台集成在一起。研究并优化了包括Yolov8n，Yolov9T和Yolov10-N在内的Yolo对象检测体系结构，以在智能手机上检测有害生物。使用包含29个害虫类的公开数据集对模型进行了培训和验证。其中，Yolov9t以map@0.5的价值为89.8％，精度为87.4％，召回84.4％，推理时间为250.6ms。基于Web的监视系统可以通过为农民提供即时更新和可行的见解，以实现动态实时监控，以实现有效且可持续的害虫管理。从那里，农民可以立即采取必要的行动来减轻害虫损害，减少农药过度使用并促进可持续的农业实践。
量子计算时代的移动应用
○ 概述：为移动开发者提供战略路线图，帮助他们在量子驱动的世界中创新和发展。本章提供了将量子计算集成到应用程序开发生命周期中的可行指导。○ 关键主题：整合量子算法的步骤、选择正确的量子计算平台和工具、与量子计算专家的合作、为量子进步打造面向未来的应用程序，以及培养持续学习和适应的文化。
心脏病风险预测：一种流动应用集成机器学习模型
简介：存在许多不同的方法来识别心脏病。本文讨论了使用机器学习算法来预测心脏病风险的心脏病预测应用。该应用程序旨在为用户提供预测，帮助他们评估心脏病风险并就其健康做出明智的决定。方法：心脏病预测应用利用KAG GLE的“心脏病UCI”数据集。数据经过预处理，转换并分成70％的培训和30％的测试集。使用三种机器学习算法（即支持向量机（SVM），天真的贝叶斯和K-Nearest邻居（K-NN）。结果：K-NN的准确率达到81.82％，幼稚的贝叶斯达到83.44％，而SVM的准确率达到了84.74％的最高准确率。结果表明SVM的表现优于其他算法。然后开发了一个AP贴合以实现SVM预测模型。该应用程序具有各种用户接口，包括用于用户注册和身份验证的注册和登录页面。用户可以输入其医疗信息，该应用程序使用训练有素的SVM模型来预测其心脏病的风险。结果以百分比的风险提交给用户，并伴随着适当的健康建议。结论：该应用程序可以帮助用户评估心脏病风险并提供建议，以最大程度地减少心脏病风险。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2
MC3400/MC3450移动计算机规格表
介绍了非常成功的MC3000系列基于多功能密钥的移动计算机，MC3400和MC3450的下一代。两种形式的选择 - 直射手和枪支 - 带有最新的移动性功能，以赋予您的员工能力，以满足当今按需，电子商务经济的不断增长的需求。运行要求更高的处理能力要求应用程序。保持工人与Wi-Fi 6e，5g和私人5G联系。通过生物识别面部识别来防止未经授权的设备访问。改进的键盘设计使数据输入更加容易，更坚固的设计提高了可靠性，并且更多的数据捕获选项提高了灵活性。利用可提高安全性的新功能，使设备易于找到，以及Zebra DNA的软件套件。和斑马的服务使运行，维修，监督和管理从摇篮到坟墓的设备变得容易。
移动机器人的快速适应和持续学习尖峰神经网络路径计划算法
摘要 - 基于此地图的环境和计划途径中的遍历成本对于自主航很重要。我们提出了一种神经动物导航系统，该系统利用尖峰神经网络（SNN）波前策划者和电子企业学习同时绘制和计划路径在大而复杂的环境中。，我们结合了一种新颖的映射方法，当与尖峰波前计划器（SWP）结合使用时，通过选择性地考虑任何成本组合，可以进行自适应计划。该系统在室外环境中具有障碍物和不同地形的室外环境中进行测试。结果表明，该系统能够使用三种成本量度，（1）轮子的能量消耗，（2）在存在障碍物的情况下花费的时间以及（3）地形斜率。在仅十二个小时的在线培训中，电子prop通过更新SWP中的延迟来学习并将遍历成本纳入路径计划地图。在模拟路径上，SWP计划比A*和RRT*明显短，成本较低。SWP与神经形态硬件兼容，可用于需要低尺寸，重量和功率的应用。
整合来自移动设备的患者生成的健康数据
引言医学领域是受移动设备广泛可用性影响最大的学科之一。医疗保健专业人员对移动设备的使用改变了临床实践的许多方面[1,2]。移动设备在医疗保健环境和家里已变得司空见惯，从而导致医疗软件应用程序开发的迅速增长[3]。这些工具可以通过允许患者通过软件应用程序提供的视觉或听觉表征来查看和理解其健康数据，从而增强患者的经验，参与度，激活和满意度[4,5]。然而，我们尚未对重要的MHealth结构或如何概念化和操作它们有共同的理解[5,6]。因此，以患者为中心的移动健康（MHealth）被视为一个充满挑战的机会，与概念实现有关的仍然开放的问题[5]。借助这些新兴移动设备及其合作伙伴软件应用程序可获得的所有新数据，对如何最好地将这些无数数据集成到患者的电子健康记录（EHR）或电子医疗记录（EMR）方面提出了挑战，以最大程度地利用积极的临床影响，同时最大程度地减少复杂性。机构可能会采用可能无法相互通信的不同EMR，而患者的EHR可能会在医疗保健系统，州和国际边界之间跟随它们。这些移动健康数据建议适用于EHR和EMR，并在本指南中被称为EHR/EMR。医疗保健数据监视系统可以分类如下：远程健康监控系统（RHMS），其中包括可以远程发送和/或接收其数据的系统；移动健康监测系统（MHMS），一种RHMS扩展程序，使用智能手机或其他移动设备按需本地数据处理；可穿戴健康监测系统（WHM），其中通过可穿戴设备/传感器进一步富集了移动性；智能健康监测系统（SHMS），“智能”表示方法和相关设备。在这些系统中，MHM可以利用移动设备的本地处理能力来分析收集的数据并确定是否存在关键条件。在这种情况下，立即发出警报并传达给医务人员，而通常，数据上传并非实时进行以减少功耗[7]。世界卫生组织将MHealth定义为“移动设备支持的医疗和公共卫生实践”。移动健康技术是指各种可穿戴设备，其中包括监视生物识别和健康数据的“健康设备” - 心率，睡眠，运动和计数器，“个人紧急响应系统” - 医疗警报系统，
