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转移卫星控制范例-Air University
将自动卫星控制系统引入历史上以人类在循环运营为主的太空误差环境中，将需要对网络安全措施进行更集中的了解，以确保空间系统的安全和安全性。 在卫星控制的地面段，私人通信天线的首次亮相以及迁移到基于云的运营或任务中心的首次亮相，将为国防部（DOD）和商业卫星运营提供新的网络保护要求。 不再是将自动化引入卫星操作的问题，而是卫星运营商可以在越来越多的竞争，有争议和拥挤的太空域中适应控制自动化的速度并促进网络安全。将自动卫星控制系统引入历史上以人类在循环运营为主的太空误差环境中，将需要对网络安全措施进行更集中的了解，以确保空间系统的安全和安全性。在卫星控制的地面段，私人通信天线的首次亮相以及迁移到基于云的运营或任务中心的首次亮相，将为国防部（DOD）和商业卫星运营提供新的网络保护要求。不再是将自动化引入卫星操作的问题，而是卫星运营商可以在越来越多的竞争，有争议和拥挤的太空域中适应控制自动化的速度并促进网络安全。
电信网络中物联网的安全范例：概念挑战和
2 Zustech Ltd, United Kingdom 3 Tranter IT Infrastructure Services Limited, Nigeria ___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Michael Oladipo Akinsanya Corresponding Author Email: oladipoakinsanya@gmail.com Article Received: 08-01-24 Accepted: 25-03-24 Published: 26-04-24 Licensing Details : Author保留本文的权利。本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
数据库的机器学习：基础，范式和开放问题
该教程深入研究了数据库的机器学习新兴领域（ML4DB），突出了其最近的进步以及阻碍其整合到工业级数据库管理系统中的挑战。我们系统地探讨了三个关键主题：ML4DB中基础的探索及其对不同应用的潜力，ML4DB中的两个范式，即，使用Ma-Chine学习作为替代品与传统数据库组件的增强，以及诸如实现模型效率和解决数据变化之类的关键开放挑战。通过深入分析，包括对主要数据基础会议的最新作品的调查，该教程封装了ML4DB的当前状态，并为其未来开发和在实践数据库环境中的更广泛采用绘制了路线图。
复发性胶质母细胞瘤 - 分子基础和不断发展的治疗范例
1沃伦·阿尔珀特医学院，布朗大学，普罗维登斯，RI 02912，美国； CHRISTOPHER_CHANG@BROWN.EDU 2美国马萨诸塞州波士顿的Brigham和妇女医院神经外科部vchavarro@mgh.harvard.edu（V.S.C.）; jgerstl@bwh.harvard.edu（J.V.E.G。）; sarahblitz@hms.harvard.edu（S.E.B。）; lspanehl@bwh.harvard.edu（L.S.）; sgupta@bwh.harvard.edu（S.G.）; dmazzetti@bwh.harvard.edu（D.M.）; oarnaout@bwh.harvard.edu（O.A。）; trsmith@bwh.harvard.edu（T.R.S.）; jbernstock@bwh.harvard.edu（J.D.B.）3哈佛大学，哈佛大学，马萨诸塞州，马萨诸塞州02115，美国4神经外科系，罗斯托克大学，18055年，德国罗斯托克； daniel.dubinski@med.uni-rostock.de（D.D. ）; florian.gessler@med.uni-rostock.de（F.A.G。） 5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。3哈佛大学，哈佛大学，马萨诸塞州，马萨诸塞州02115，美国4神经外科系，罗斯托克大学，18055年，德国罗斯托克； daniel.dubinski@med.uni-rostock.de（D.D.）; florian.gessler@med.uni-rostock.de（F.A.G。）5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
糖尿病足救助：通过病例报告打破范式
糖尿病脚（DF）是糖尿病2（DM2）的最常见和残疾并发症之一。这项研究表明，一名66岁的DM2和DF患者因涉及超过50％的脚的广泛感染坏死而复杂。她不是血运重建的候选人，由于败血症的焦点不足和坏死程度，因此指出了基racondylar Amportation。但是，由于患者拒绝接受截肢，该病例在另一家卫生机构进行了重新评估，并提出了针对DF救助的多学科治疗计划。该方案包括抗生素治疗，手术清创术，周期性门诊敷料和负压伤口疗法（NPWT）。经过十个月的治疗，肢体几乎显示出几乎完全的愈合，并且无需截肢。复杂DF的管理目前是最大的临床手术挑战之一，要求训练有素的多学科团队提出最佳的肢体救助计划。
可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来：
版权所有 © 2020 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：过去的时代见证了计算、存储和网络技术的显着提升，这导致了工程和科学领域大规模自适应应用的发展。这些复杂、动态和异构的应用程序与相应异构和复杂的分布式和并行计算系统相结合，导致了高效计算基础设施的改进和实施，这些基础设施允许为这些大规模自适应实现提供执行、编程和运行时管理支持。本文介绍了不同类型的计算技术。事实上，所有这些技术都为计算的发展做出了贡献。确定一种特定的技术是最好的技术是非常困难的，因为计算每天都在发展，每一项技术都为新技术铺平了道路。本文全面回顾了可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来。首先，介绍了高性能计算技术。本文提出了一种新的高性能计算分类方法，即超级计算和量子计算，其中超级计算分为千万亿次级、百亿亿次级和泽塔级计算。本文讨论了百亿亿次级计算和量子计算面临的主要挑战，并对经典超级计算和量子计算进行了比较。其次，介绍了分布式计算技术，特别是对等计算、集群计算、网格计算和云计算。本文讨论了它们的优缺点，并进行了比较。第三，介绍了后云计算范式，主要是露水、薄雾、边缘和雾计算。第四，介绍了丛林计算。最后，本文强调，百亿亿次级和量子计算是有效实现高性能计算的最新主题，这两种技术都有各自的优点和缺点，因此建议实施一种同时使用这两种技术的混合系统，以便量子计算可以作为现有高性能计算系统的加速器。超级计算机的成本非常高，因此开发了提供高性能、多功能性和成本效益的分布式计算系统。理解并正确利用后云计算技术以及云计算可以帮助解决物联网问题。
在精益和行业4.0范式相遇时，工作概况扩大和充实
整合行业4.0在精益制造商店的地板中正在重塑工作档案，强调任务的增加以及工人对各种技能的需求。仅执行专业任务的操作员的常规看法正在转变为一项操作员，它们被视为能够管理一系列活动的灵活生产资源。随附的灵活性需要增强和丰富工人在“数字精益店面”上承担的技能和责任。这项研究深入研究了“工作丰富”和“工作扩大”的不断发展的定义，通过精益制造业和行业4.0专家通过全面的Delphi研究辨别。对这些概念的调查具有理论和实际意义，因为它们是（重新）工作概况设计中的关键技术。理解他们当前的含义至关重要，因为它们有可能提高工人的动机水平，增强工作满意度，从而提高工作绩效和生产力。这种探索对于在（近）未来追求社会可持续的工厂至关重要，与行业4.0的变革性目标保持一致，并强调精益制造实践在塑造明天的劳动力动态方面所扮演的积分作用。
使用内源性 BCI 范式设计基于 EEG 的无人机群控制系统
摘要 — 非侵入式脑机接口 (BCI) 已被开发用于通过使用脑电图 (EEG) 信号来理解用户的意图。随着人工智能的发展，无人机控制系统也取得了许多进展。能够反映用户意图的 BCI 特性导致了基于 BCI 的无人机控制系统的出现。使用无人机群比使用单架无人机具有更多优势，例如任务多样性。特别是，基于 BCI 的无人机群控制可以为军事服务或行业灾难等各个行业提供许多优势。BCI 范式包括外生范式和内生范式。内生范式可以独立于任何刺激根据用户的意图进行操作。在本研究中，我们设计了专门用于无人机群控制的内生范式（即运动想象 (MI)、视觉想象 (VI) 和语音想象 (SI)），并进行了基于脑电图的与无人机群控制相关的各种任务分类。五名受试者参加了实验，并使用基本机器学习算法评估了表现。MI、VI 和 SI 的总平均准确率分别为 51.1% (± 8.02)、53.2% (± 3.11) 和 41.9% (± 6.09)。因此，我们证实了使用各种内生范式增加无人机群控制自由度的可行性。关键词-脑机接口；脑电图；无人机群控制；直觉范式