1 System Institute, Evus and Biodiversity, UMR ISYEB 7205 CNRS MNHN SU EPHE UA, National Musé ém Natural History, CP 50, 45 Rue Buffon, 75005 Paris, France 2 Bioblespire-Museum, Direction G é n rale dé e e to research, expertise, valorization and education ( UM国家自然历史,57 Rue Cuvier,CP 17,75005 Paris,法国3号期货研究所,期望的127 Avenue Ledru Rollin,75011 Paris,法国45011,4 eg eg(LIED)的跨学科实验室(LIED)爱丁堡EH14 4AS,英国6结构和Instabilitédesgénommes,UMR 7196-U1154,Mnhn cnrs Inserm,Muséumnationald'Histoire自然人,43 Rue cuvier,75005 Paris,France * nositefe o n of Heriot-Watt University,Heriot-Watt University,Heriot-watt University,Heriot-Watt University,UK 6结构和InstabilitédesgénOmmes,UM1154,75005 PARISE,guillaMe,
自从我加入电气工程系Jamia Millia Islia,中央大学(NIRF等级3,NAAC等级:A ++)以来,我一直致力于自己在教学,研究,奖学金和服务方面卓越成就。在我的学术创新和高质量的研究的帮助下,我在全国和有意地建立了自己。我的所有学位均来自政府教育机构,我所有的研究工作也仅基于印度。我是传感器和仪器领域中最有效,最勤奋的中载研究人员之一,从我的出版记录可以看出。I have a strong track records in the field of capacitive sensors, conductive sensors, surface acoustics wave sensors for different transduction applications including moisture in ppm, relative humidity in %RH, pressure measurement, temperature measurement, liquid level, hydration monitoring on concrete structure, automatic dispensing of microdroplet, metal particles detection in lubricating oil, dissolved gas analysis and, moisture in transformer oil, and in SF6气体,食品谷物的水分测量,饮料质量,有毒气体,有机蒸气等我还具有开发有效接口电路的记录记录,以实现完美和不完美的电容传感器。由于我在传感器和仪器领域的贡献,我成为了IEEE传感器期刊和IEEE仪器的局部编辑器(TE)之一。我对IEEE传感器杂志的贡献非常公认,因为我在2017年和2018年获得了IEEE传感器委员会的最佳表现AE奖,这是IEEE Intrum Intrum和Meas的杰出奖项。社会。The excellence of my research has been demonstrated by my development of innovative different types capacitive sensors for industrial applications, received of several research grants, authorship of more than 180 high quality publication including eleven scholarly book chapters, four edited books, one guest editor of special issue of a journal, filing four patents, one patent (granted), ninety high rank journal papers, invitation to seminar lectures by reputed Universities and机构和国家和国际研究合作的建立。我的大多数日记论文都发表在IEEE,IET,ELSVIER,AIP,SPRINGERS,TAYLOR和FRANCIS,美国科学出版商等高质量期刊上。所有文章中的研究仅在我细致的监督下和印度进行。
5G 及更高级别的网络有望实现超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和大规模连接。实现这些承诺将为一系列新应用铺平道路,包括自动驾驶、工业 4.0、增强现实和虚拟现实、协作游戏、近实时远程手术和远程传送。然而,未来网络中设想的服务/应用的多样性和不断增长的联网设备数量将带来新的、越来越广泛的网络威胁,带来安全和隐私风险 [1]。因此,必须建立有效和可持续的安全措施,以应对 5G 及其后续技术中不断变化的威胁形势和安全要求,以便充分利用它们的好处。考虑到漏洞数量不断增加、网络威胁日益复杂、流量巨大以及将塑造下一代无线网络的多样化技术(例如 SDN、NFV)和服务,对传统安全管理方法的依赖可能已不够,需要重新考虑以应对这一充满挑战的环境。一个有希望的方向是采用人工智能 (AI) 来实现智能、自适应和自主的安全管理,从而能够及时且经济高效地检测和缓解安全威胁。事实上,人工智能有可能从大量随时间变化的多维数据中发现隐藏的模式,并提供更快、更准确的决策。为了响应将人工智能(尤其是机器学习 (ML))集成到电信网络中的趋势,ITU-T 未来网络机器学习焦点组 1 包括