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计算机编程 - 物联网（CPIN）
特定的课程途径大学或大学学位机会，如果您是该课程的毕业生，则可以继续在大学或大学学习，并且您可能会因先前的大学教育而获得学分。请参阅Cambrian's College and University协议（https：//cambriancollege.ca/admissions/academic-planning/pathways/）详细信息。
利用 DNA 条形码识别和分类生物
分类学是一门根据共同特征对生物进行分类的科学，它一直是人类社会的一部分。卡尔·林奈用他的二名法系统正式确立了生物分类，该系统为每个生物分配了一个属名和种名。随着我们监测全球气候变化的生物效应，并在栖息地不断遭到破坏的情况下试图保护物种多样性，识别生物的重要性日益增加。我们对地球上许多独特生态系统中动植物的多样性知之甚少，更不用说微生物了。在估计的 500 万至 5000 万种动植物中，只有不到 200 万种已被识别。科学家们一致认为，每年的灭绝率已从每百万种约一种增加到每百万种 100 至 1,000 种。这意味着每年有数以千计的动植物消失。其中大多数尚未被识别。在生物多样性消失之前对其进行分类的这场竞赛中，传统分类学显得力不从心。必须仔细收集和处理标本，以保存其
Riotee：无电池互联网的开源硬件和软件平台
快速增长的物联网（IoT）可以避免通过使用无可持续的电池设备来代替数万亿电池的高成本和环境负担，这些设备数十年来无需维护。要开发无电池的物联网系统，研究人员和制造商需要一个通用，价格合理且易于使用的通用平台。但是，有限的可用性和缺乏支持阻止了以前无电池平台的广泛采用。我们介绍了Riotee，这是一个开源和市售的无电池平台，其中包括多个板，广泛的软件和全面的文档。我们通过机器学习应用程序展示了Riotee的功能，并介绍了涉及学生和客户的用户研究结果，他们对其有用性和可用性评为高度评价。
基于物理层密钥生成的增强消息身份验证加密方案
物联网（IoT）由于其脆弱性而面临着越来越多的安全挑战。必须使用资源有限的物联网中轻巧有效的加密方案来解决安全问题。在本文中，我们根据物理层密钥生成（PKG）提出了增强的消息身份验证加密（MAE）方案，该方案使用无线通道的随机性质来生成和协商密钥，并同时对消息进行加密，从而对消息进行加密。拟议的增强MAE计划可以通过动态的钥匙基原始构建，在消耗很少的资源的同时，可以大大提高安全性能。增强的MAE方案是一种有效且轻巧的安全通信解决方案，非常适合资源有限的物联网。进行了理论分析和模拟，以确认增强的MAE计划的安全性并评估其性能。会话密钥或纯文本中的一次性翻转将导致Ciphertext或消息身份验证代码的50％更改。数值结果证明了在扩散和混乱方面提出的方案的良好性能。关于基于典型的高级加密标准（AES）方案，就算法执行效率而言，提议方案的性能提高了80.5％。
AIOT（物联网人工智能）基础知识
AIOT（物联网人工智能）入门级课程旨在改善人机交互，提高数据管理和分析能力，提高物联网运营效率。为了确保国家的可持续发展，本模块旨在向那些缺乏或完全没有相关知识的人介绍认知科学、物联网和人工智能（AI）的概念。它还将有助于灌输理性的思维方式，并利用技术技能解决社会问题。为了促进有意义且富有成效的学习体验，该模块以动手、交互式工作簿格式涵盖了 AIOT 的基础知识以及最新的工具和方法。
用于人体的自供电可穿戴物联网传感器……
随着物联网 (IoT) 的出现，自供电可穿戴传感器已广泛应用于各种人机界面 (HMI) 领域，包括制造业、医疗保健、生物医药和汽车。然而，这些传感器尚未在建筑行业内得到系统和科学的审查。本研究旨在对用于 HMI 的自供电可穿戴 IoT 传感器进行系统的文献综述和科学映射分析，以发现主流研究主题、研究差距和未来的研究方向。使用 PRISMA 方法、科学计量分析和定性讨论，从 Scopus 数据库中检索了 113 篇期刊文章，使用 VOSviewer 进行分析，并进一步研究主流主题、研究差距和未来研究方向。结果显示，通过对关键词、国家和文档的共现分析，可以得出重要结论。此外，本研究确定了四个主要研究主题：（1）TENG、PENG 和其他电源；（2）用于传感的可穿戴、柔性、可拉伸和触觉电子器件；（3）工业 4.0； （4）HMI设备和系统。在对这些主题进行定性讨论的基础上，还确定了相应的研究差距和未来的研究方向。最终，本综述将帮助建筑领域的学者和从业者更好地理解现有的知识体系，并为未来的研究奠定基础。
增强医疗保健中的网络安全：机器学习和深入学习策略用于医学事物的入侵检测
摘要：物联网越来越多地用于医疗保健中，从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是，这种技术组合也引入了重大的安全威胁，尤其是侵入医学事物（IOMT）系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统（IDS）中使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的使用，重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型，例如PCA-GWO混合模型，这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现，尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案，但它们还面临计算需求，数据收集和隐私方面的挑战，并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域，包括最佳算法，收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习，以平衡效率与隐私。本文得出结论，优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性，从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。
放射科医生可以做五件事来提高他们的技术商数
• 图像存档和通信系统 (PACS) 和放射信息系统 (RIS)：可靠的视图框时代已经一去不复返；如今这些技术无处不在，任何放射科医生都不可避免地要了解它们的功能。除了基本知识之外，放射科医生还需要了解报告效率，这实际上会影响放射科医生的工作效率。例如，使用高效的悬挂协议可以大大优化图像审查过程。查看器热键确保平移、缩放、窗口和滚动等常用过程只需一个操作即可完成，这也更符合人体工程学。与任何电子产品一样，PACS/RIS 系统具有许多功能，一开始花一些时间熟悉这些功能可以节省很多时间。1,2
通过太阳能加热反射涂层增强建筑性能：对热和电效率的影响
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要知道和要做的重要事情
• 自付费用最高限额 (OOPM)：一旦您支付了此金额，我们将支付剩余福利期的 100% 承保费用。您不再支付共付费用或共同保险，只需支付每月保费，只要您的共付费用或共同保险适用于 OOPM。网络内服务（也称为第 1 级和第 2 级）均适用于网络内 OOPM。请注意，如果您接受未承保的服务或使用网络外提供商（称为第 3 级），您可能需要支付超过 OOPM 的费用。对于未承保的服务或使用网络外提供商，您可能需要支付的金额没有上限。请注意：在某些情况下，即使您已达到网络外自付费用最高限额，您仍可能需要支付额外的自付费用。