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ESG和可持续性见解：2025年应该是最重要的10件事
在共和党领导的国会中，我们预计国会努力审查气候成员组织或联盟将继续迅速发展。早在2022年，保守派州检察长就向某些资产经理写信，以各种净零净和气候行动倡议和联盟质疑其会员资格，指控违反反托拉斯和/或受托义务以及消费者保护法。德克萨斯州和其他10个州提出的相关诉讼将继续至2025年。此外，美国代表发送给与气候变化成员资格有关的各种资产经理的要求将持续到2025年。已收到或可以合理收到信件或受到此审查的实体董事会，应继续在2025年定期向这些事态发展进行简要介绍。董事会还应继续向管理问题提出有关如何管理风险的问题，同时仍在进步并忠于其公开披露的业务策略。
请记住您的年度报告10-K ...
2024年9月，SEC宣布对一家公司的一名前董事提出了指控，原因是该公司的代理声明包含有关其作为独立董事身份的重大误导性陈述。根据SEC的投诉，前董事掩盖了他与公司高管的关系（该公司涉及频繁的假期，前任董事经常为超过100,000美元的费用支付费用，以及有关公司执行继承程序的机密详细信息的共享），他鼓励行政人员也隐瞒了这种关系。因此，公司董事会不知道其个人关系，该公司的代理声明错误地将前董事归类为独立董事。SEC执法部门的副主任说：“股东希望独立董事在决策中行使自主判决，这是没有未公开的冲突的。 通过掩盖他与公司高管的关系，[前董事]破坏了董事会董事的独立程序，并损害了公司的披露。”说：“股东希望独立董事在决策中行使自主判决，这是没有未公开的冲突的。通过掩盖他与公司高管的关系，[前董事]破坏了董事会董事的独立程序，并损害了公司的披露。”
通过物联网中对结构中损害识别的审查调查
物联网（IoT）提供了一种收集和分析结构数据的方法。这种创新的方法具有识别和预防物联网结构障碍的希望，从而增强了混凝土和钢结构的安全性和卓越性。在较旧的结构中，实施温度，湿度，断裂传感器或其他监视系统可连续监督结构的状况。此外，智能系统的利用允许自动调节建筑物内的各种设备，以及通过IoT与数据分析系统和消费者共享获得的信息。相关数据的自动收集促进了结构障碍的检测，并提高了建筑物的安全性。这种尖端技术可以动态地收集实时结构数据并采用智能算法来查明结构损害。无线传感器网络利用传感器和物联网来检测混凝土和钢结构中的损坏，收集必要的数据并采用智能算法来识别此类结构中的损害。这些网络可以动态积聚实时结构数据，并利用智能算法来检测结构内的损害。物联网传感器以不断监视复杂的结构，并迅速通知相关的工程师和专家。本文使用物联网全面研究了混凝土和钢结构中的损伤检测过程。
物联网取证：确保物联网生态系统的挑战，方法和未来方向
摘要：物联网（IoT）的快速增长对数字取证产生了重大影响，引入了新的机遇和挑战。物联网取证是数字取证中的专业领域，重点介绍了来自智能家居系统，可穿戴设备和工业平台等各种物联网设备的数据的获取，分析和解释。本综述研究了物联网取证的当前状态，突出了诸如设备多样性，数据波动，加密以及实时分析的需求等挑战。它还评估了现有的法医方法和工具，评估了它们在应对这些挑战时的有效性和局限性。此外，本文确定了关键的研究差距，并提出了未来的方向，包括开发标准化法医框架以及物联网制造商和法医专家之间的更多协作。的目的是推进物联网法医实践，以与快速发展的物联网技术保持同步，从而增强网络犯罪的调查和起诉。
通过集成物联网（IoT）在
摘要物联网（IoT）的作用在支持供应链管理（SCM）中的常规流程和运营决策的自动化方面越来越重要。使用无线传感器网络（WSN）无线传感器实现IoT技术，可以直接访问传感器中心以及传感连接到Internet的设备的能力。该技术通过广泛的数据通信网络收集大量数据。网络可以在SCM上对基于物联网基础结构触发的更改进行动态响应。越来越多的技术使用与集成和数据隐私问题的失败有关。本研究中使用的方法具有描述性的定性，该定性对通过SCM上的IoT集成进行了系统评价。这项研究有望通过IOT集成在SCM上提供与改善业务绩效有关的见解和解决方案。物联网是将各种优势和缺点集成到SCM上的正确选择，物联网是工作活动和数据集成过程中的最佳选择之一，以及供应链中的整个过程中的最佳选择，因此最终将对提高业务绩效和效率产生影响。
确保基于云的物联网：挑战和缓解
摘要：近年来，物联网（IoT）的进步显着，导致数字景观的范式转变。但是，这些技术进步引入了新的挑战，尤其是在网络安全方面。物联网设备本质上连接到Internet，容易受到各种形式的攻击。此外，物联网服务通常处理敏感用户数据，这些数据可能由恶意演员或未降低服务提供商来利用。随着物联网生态系统的扩展，在没有统一法规的情况下，基于传统和云的系统的融合会呈现独特的安全威胁。基于云的物联网系统，由平台-AS-A-Service（PAAS）和基础架构-AS-AS-Service（IAAS）模型启用，提供了灵活性和可扩展性，但也带来了额外的安全风险。这些系统与传统物联网设备之间的复杂互动需要全面的策略来保护数据完整性和用户隐私。本文强调了与物联网设备和服务广泛采用有关的紧迫安全问题。我们提出可行的解决方案，以弥合现有的安全差距，同时预期并为未来的挑战做准备。本文对IoT服务当前面临的关键确定性挑战提供了详细的调查。我们还提出了积极的策略来减轻这些风险，从而增强了物联网设备和服务的整体安全性。
Ali Nadar、Jérôme Härri。用于物联网人工智能 (AIoT) 的 AI 即服务平台。 2024. hal-04472970
摘要 — 借助去中心化的机器学习 (ML) 策略和现代边缘张量处理单元 (TPU)，智能设备不再仅仅是人工智能 (AI) 的消费者，更是其生产者，将物联网 (IoT) 转变为全球去中心化的物联网人工智能 (AIoT)。随着大量 AI 参与者的出现，不仅带来了发现和与它们建立网络的挑战，还带来了将其 AI 功能用作服务的潜力。然而，AI 参与者的异构性、它们的 AI 功能、AI 上下文环境、移动性，甚至可用或寻求的 AI 特性，不仅需要强大的 IoT 架构，还需要灵活的 AI 语义。在本文中，我们提出了一个 AI 即服务平台，帮助 AI 消费者在 AIoT 中识别适合其需求的现有 AI。我们描述了架构、API、消息流和 AI 语义，以便在需要时和需要的地点识别最合适的 AI 工作者，从而有效地从分布式车辆生成 AI 模型。作为概念验证，我们选择了一个应用场景，使用 CARLA 驾驶模拟器展示了 AI 模型根据车辆环境在车辆之间的可训练性/可更改性。索引术语 — AI 即服务、物联网 AI、机器学习、本体论、语义、驾驶模拟器、CARLA。
物联网人工智能 (AIoT)：集成挑战和安全问题
摘要 AIoT 代表物联网人工智能，指的是物联网与人工智能之间的协同作用，为开发智能自主系统开辟了新领域。人工智能和物联网的集成使设备能够通过实时分析数据、做出独立决策和适应环境变化，而不仅仅是数据收集和传输。然而，AIoT 面临着一些部署挑战，每个挑战都可能成为限制 AIoT 潜力和数据安全或隐私的限制因素。AIoT 的一些最重要的集成挑战涉及一方面讨论设备和协议兼容性，另一方面讨论大量数据、延迟和功耗。本文进一步讨论了由大量异构硬件和软件平台带来的复杂性，这使得系统之间的标准化和互操作性变得困难。由于 AIoT 系统逐渐容易受到可能的网络安全攻击，包括未经授权的数据访问、丢失或泄漏，因此人们非常关注安全问题。本文还介绍了有关人工智能算法隐私和安全的潜在威胁，包括数据中毒攻击和机器学习模型的操纵。这些问题都可以通过开发安全的身份验证和授权机制、高级加密方法和抗攻击的人工智能模型来解决。最后，本文指出了标准化和国际协议开发的重要性，目的是保证 AIoT 系统的互操作性和安全性。分布式计算（包括边缘计算）对于减少延迟和提高数据处理效率也至关重要。下一节将讨论遵守个人数据和隐私保护立法的必要性以及在 AIoT 系统创建和运行的整个周期中应用安全原则。本文介绍了与 AIoT 领域相关的当前挑战和安全问题的总体情况，并为研究人员、开发人员和从业人员提供了如何有效整合人工智能和物联网的指南。
您应该了解的健康计划相关事项
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