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股东更新担保债务
Magnis Energy Technologies Ltd（“Magnis”或“公司”）（ASX：MNS；OTC：MNSEF；FSE：U1P）指的是其 2024 年 12 月 31 日的 ASX 公告，并很高兴提供此股东更新。公司和担保贷款人 McEvoy Street (Alexandria) Pty Ltd 已同意将担保债务项下应付的本金金额从 675.2 万美元增加到 726.2 万美元。现有担保债务协议下的所有其他条款和条件保持不变。关于 Magnis Magnis Energy Technologies Ltd (ASX: MNS; OTC: MNSEF; FSE: U1P) 是一家垂直整合的锂离子电池技术和材料公司，位于锂离子电池供应链中。该公司的愿景是实现、支持和加速对绿色能源转型至关重要的电动汽车和可再生能源存储的大规模采用。本公告已获得 Magnis Energy Technologies Ltd（ACN 115 111 763）董事会授权发布。
全球数据和有安全数据环境技术框架，以支持现实世界数据
方法：SDE提供了远程，网络访问，以符合五个SAFES模型的数据（安全人员，项目，设置，数据和输出）。它提供了多种部署选项：医院/生物库站点的本地设置，利用国家高性能计算机簇以及与主要云提供商的集成。部署选项旨在遵守GDPR，HIPAA和EHD等本地，区域和国家数据治理法规。结构化的RWD包括人口统计学，医疗保健遭遇，处方药，医院入院，国际疾病诊断，基因组学，蛋白质组学，诊断方法和成像数据。
令牌资产的互操作性 - 迈向金融行业的有担保和统一的未来
尽管区块链的繁荣使资产令牌化有望有望，但它也破坏了市场流动性。已经开发了许多区块链平台。不同的金融机构使用不同的平台来代币和管理资产。这些连锁店是孤立的，这使得交易或转移资产越过它们的挑战。有几种旨在使区块链可互操作的协议，但是，它们主要支持公共链，尤其是基于EVM（以太坊虚拟机）执行模型的公共链。此外，许多金融机构，尤其是银行业中的金融机构，只想在私人区块链或许可的公共连锁店中运营。由于其设计和实施的差异，将这些连锁店（尤其是公共连锁店）连接到私人连锁店或允许无许可的连锁店可能很艰巨。此外，许多机构更喜欢发展其区块链基础架构，而不是迁移到公共区块链。所有这些因素都阻止了数字资产交易跨机构扩展并达到临界质量。
通过安全的IoT块链框架优化可持续农业的肥料分配
摘要 - 精确耕作对于优化资源使用和提高农作物产量以获得可持续农业至关重要。但是，诸如数据不安全感，肥料成本以及对土壤健康的考虑不足的挑战构成了实现这些目标的阻碍。为了克服这些问题，拟议的工作提出了一种新的方法，可以通过开发将物联网和区块链与温室链连接的框架来优化肥料分配的新方法。该系统由安装在温室内的物联网传感器组成，以测量土壤pH值和养分值。使用KECCAK-256，IPFS（行星间文件系统）哈希（IPFS）（行星间文件系统）将此收集的传感器数据牢固地压缩并存储。metAmask转移数据链注册和身份验证的数据。然后使用z得分归一化，标签编码和一式式编码来预处理数据，以获得精确的分析。基于深度学习的卷积神经网络（DL-CNN）用于对土壤条件进行分类并确定适当的肥料要求。通过分散的应用程序（D-App）在仪表板中查看DL-CNN模型的结果，我们开发了为消费者，现场分析师和农业组织提供实时信息。现场分析师使用信息来建立一个精确施肥的控制中心。所提出的方法达到了98.86％的分类精度，从而提高了土壤健康并为有效管理肥料提供了解决方案。
长期基于增强的筛查标识...
Xerox业务模型中的摘要旨在与净中心共享文件，而无需使用任何帐户。它利用类似扫描仪的接口来扫描与商店名称或特定文件共享会话关联的QR代码。一旦经过验证，它就请求共享特定文件的权限，并在有限的时间内将其存储在商店的云存储中[用户定义]，然后自动删除。在共享文件时指定的有限时间。此方法可确保在文件共享过程中没有共享个人数据，并且用户可以指定唯一标签以识别其文件。此外，该系统禁止拍摄屏幕截图以维护以隐私为中心的文件共享方法，从而增强用户机密性并防止未经授权访问敏感信息。关键字：到期时间，云存储，QR码。1。简介本文提出了一种新型的Xerox中心文件共享方法[5]，利用QR码技术和云存储集成[1]。在当今的数字时代，文档的安全传输至关重要，特别是对于常规处理敏感信息的施乐中心等实体[3]。传统的文件共享方法，包括电子邮件和消息平台，通常是未经授权的访问[4]。为了应对这些挑战，这种创新的系统消除了对用户帐户的需求，在确保机密性和数据完整性的同时简化了共享过程。通过将QR码结合起启动和无缝访问的云存储[6]，该系统彻底改变了文件共享范式，为Xerox中心提供了安全有效的解决方案[7]。本文介绍了系统的设计，实施和评估，证明了其在减轻与未经授权的访问和数据泄露相关的风险方面的有效性。通过这项研究，我们旨在为施乐中心提供强大且用户友好的解决方案，以安全的文档传输，并在当今的数字环境中保护敏感信息。
分析信息的云数据存储模型
本文是由尼日利亚IMO州立大学的云数据存储的现有问题所激发的，例如外包数据，导致数据丢失和未经授权的用户或黑客滥用客户信息，这使客户/客户数据可见且未受到保护。此外，由于设备有缺陷，错误服务器和奇异的操作，这导致了客户/客户的巨大风险。目的如果本文是为了使用Unicode转换格式（UTF）基本64算法来稳定存储数据的算法。使用的方法是采用了对象导向的超媒体分析，并且采用了设计方法（OOOHADM）。Python用于开发安全模型；基于角色的访问控制（RBAC）和多因素身份验证（MFA）以增强安全算法的增强算法已集成到使用HTML 5，JavaScript，Cascading样式表（CSS）版本3和PHP7开发的信息系统中。本文还讨论了以下一些概念。云中计算的开发，计算特征，云部署模式，云服务模型等。结果表明，提议的合作平台信息系统的增强安全模型已处理的操作授权和身份验证威胁，只有一个登录页面将把不同模块的所有登录请求引向服务器上的一个单个符号（SSOS）。经过身份验证后，这将依次将用户重定向到其请求的资源/模块，并利用地理位置集成进行物理位置验证。关键字这个新开发的系统的出现将解决现有系统的缺点，并在使用现有系统时减少时间和资源。
支持AIOT的有保障和绿色供应链系统
机会供应链系统（SCS）范围从原材料的采购到物品的生产和交付。SC中的主要利益相关者是负责按时将正确产品交付正确产品的供应商，供应商和零售商。这可以通过诸如人工智能（AI）的物联网（IoT）等智能技术来实现。基于AI的IoT（Aiot）对产品进行实时跟踪，并通过减少碳排放来维持绿色环境，因为整个系统都通过数字连接。基于AIOT的系统提供了许多机会，但是，它们存在一些需要克服的挑战。例如，数字系统容易出现对抗攻击，其安全性对于绿色SC的平稳操作至关重要。有担保和绿色SCS在采购，制造，交付和返回产品方面具有高效且具有成本效益。在此系统中，IoT设备监视外部世界并安全地跟踪产品。也可以部署这些设备，以增强产品的存储条件，同时维持绿色环境。尽管支持AIOT的SC在初始阶段，但它将使用下一代技术，例如大数据，云计算，5/6G和网络安全进行有效的操作。但是，一个巨大的挑战是通过加入多个站点来制造全球AIOT的有保障和绿色SC。此外，为小规模行业设计这样的系统是另一个挑战，因为它们的资源有限。因此，我们需要一个智能，安全，绿色，经济，全球和快速的SC来加速商机，更好地为客户服务，节省金钱并提高效率。本期特刊旨在收集以AIOT支持的有担保和绿色SC的最新进步，创新和以行业为导向的实践，以低成本提供出色的客户满意度和业务增长。感兴趣的主题包括但不限于：
面向安全工业物联网设备的优化集成模型
摘要 — 物联网 (IoT) 设备部署的持续增长得益于不断增长的连接需求，尤其是在工业环境中。然而，由于潜在攻击面数量的增加，这导致与网络相关的攻击数量增加。工业物联网 (IIoT) 设备容易受到各种与网络相关的攻击，这些攻击会对制造过程以及制造厂工人的安全造成严重后果。近年来，一种用于攻击检测的有前途的解决方案是机器学习 (ML)。更具体地说，集成学习模型在提高底层 ML 模型的性能方面显示出巨大的潜力。因此，本文提出了一个基于贝叶斯优化-高斯过程 (BO-GP) 与基于集成树的学习模型相结合的框架，以提高 IIoT 环境中入侵和攻击检测的性能。使用新南威尔士大学 Cyber Range 和 IoT 实验室收集的 Windows 10 数据集评估所提出的框架的性能。实验结果表明，与标准树和集成树模型相比，检测准确度、精度和 F 分数均有所提高。索引术语 — 工业物联网、优化集成学习、贝叶斯优化