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物联网（IOT）与人工智能（AI）
众所周知，计算机科学与工程就是这样一个发展迅速的领域，它已成为几乎所有现有领域的组成部分。计算机科学与工程系成立于 2002 年，其愿景是丰富当今年轻人的思想，并在最新技术领域提供良好的学习环境，包括计算机数据库系统、人工智能、计算机网络和分布式计算、操作系统、计算机图形学、数学建模、OOPS、高级 DBMS（OODBMS、分布式 DBMS 等）、软件工程、Linux、大数据、计算机架构等等。一个系的成功最好由其学生的表现来判断。CSE 系由非常有才华和发人深省的教职员工组成，以满足创新的教学和学习实践，包括与计算世界相关的研究和科学的问题解决方法。
快速 DNA 指南
快速 DNA 或快速 DNA 分析是一个术语，用于描述在 1-2 小时内从参考样本口腔拭子开发 DNA 档案的全自动过程，无需 DNA 实验室，也无需任何人工解释。快速 DNA 计划的总体目标是立即将符合条件的被捕者登记到 CODIS 中，以便在 24 小时内根据 CODIS 中的所有未解决犯罪对每个被捕者进行搜索。联邦调查局还建立了 DNA 特别关注指数 (DISC)，其中包含未解决的凶杀案、性侵犯、绑架和恐怖主义案件的完整犯罪现场档案。使用快速 DNA，可以在登记过程中近乎实时地搜索 DISC 档案。与 DISC 档案匹配将立即通过通缉令和逮捕令网络 (NLETS) 通知登记机构、逮捕机构和调查机构。这项技术有可能极大地影响执法部门在被捕者仍被拘留时产生调查线索的能力，可能防止更多犯罪并使社区更安全。
物联网（IoT）基于风能收获的机器学习技术
摘要 - 物联网（IOT）是可再生能源研究的重要途径，尤其是在增强风车性能，降低风能成本以及减轻风能风险的方面。本文集中于利用物联网评估风能和太阳能以及估计模块寿命。物联网已改进了评估方法，监视精度和产品测试，绿色能源中的电力网络可靠性和库存管理影响。预测绿色能源输出至关重要，但由于风速爆发而具有挑战性。机器学习（ML）技术用于预测基于风能的电力输出，并对预测方法进行比较评估。物联网技术和算法可实现能源消耗预测，得出更准确的预测和较低的均方根误差（RMSE）。准确的气象预测至关重要，在绿色能源部门中，需要对真实风力发电机数据进行预测模型。该研究旨在开发用于精确预测的技术，重点是针对光伏系统的全面风预测算法。各种ML技术和绿色能源预测软件在这项工作中的准确性评估。
工业互联网可持续供应链管理的区块链4.0，评论
在工业互联网（IIT）中，区块链技术在行业4.0背景下用于可持续供应链管理的工业互联网（IIT）提供了一些潜在的好处。可以使用区块链技术制定每个供应链阶段环境影响的公开和可审计记录。通过区块链的分散结构使更精简和有效的供应链成为可能。延误，错误和对中间商的需求通过实时访问共享分类帐而减少。IIOT设备（如传感器和RFID标签）可以提供有关商品的位置，状况和环境参数的实时数据。可以使用区块链记录和激励可持续实践，例如减少能耗或最小化废物。区块链与IIOT的集成可以开发供应链管理，以实现商品的实时跟踪，优化库存管理并确保遵守可持续性标准。本文概述了传统供应链面临的主要挑战以及区块链和IIOT技术的联合使用。该评论还评估了在供应链运营中采用基于区块链的IIOT解决方案的环境，社会和经济影响。此外，该评论评估了当前的研发状态，确定了现有文献的差距，并提出了未来探索的途径。作为结果，通过强调这些技术之间的协同作用，它试图激发进一步的创新和采用，最终促进了更具弹性，透明和环境意识的工业生态系统。
'事情开始看起来很可怕'：我们对过去气候的深入研究听起来很警告澳大利亚这个独特的角落
我们从西南WA的这些鱼类种群中获得了基因组数据。从中，我们确定了他们的进化历史，例如他们上次共享一个共同的祖先，以及他们过去是否有联系。单独使用计算机建模，我们调查了过去的气候如何影响该物种的居住地以及未来可能如何改变。
2025 年俄罗斯经济：值得关注的 5 个关键问题
如果宣布第二波动员，将给在劳动力市场紧张的情况下难以找到工人的公司带来更多麻烦，进而可能导致经济放缓。这也可能导致另一波年轻人逃离该国，尽管规模较小，与 2022 年秋季动员后的大规模外流如出一辙。
智能考勤系统：物联网（IoT）
学校和学院必须有效处理考勤数据，以确保所有学生的出勤。我们创建了一个便携式智能考勤系统 (SAS)，以解决传统考勤系统的常见问题，例如它们不适用于动态教育情况、容易出错以及耗时。SAS 通过结合 ESP32 微控制器、R307 指纹传感器和 11.44 英寸薄膜晶体管有机发光二极管显示器等复杂组件，创建了一种可靠而有效的生物识别考勤解决方案。SAS 通过使用指纹生物识别技术进行个人身份识别和授权，提供了一种可靠而高效的考勤记录方法。R307 传感器可准确扫描和验证学生指纹，而 ESP32 微控制器可分析已验证的考勤数据。然后，这些数据通过物联网保存在 XAMPP 服务器上。此外，SAS 还与 Twilio 交互，允许教师通过短信向家长发送考勤信息。这一策略加强了教育机构与家长之间的沟通，确保及早通知，并能够快速应对出勤不正常的情况。建议的方法已在 20 名学生身上进行了为期 7 天的现场测试，准确率达到 100%。
对使用机器学习（ML）和物联网（IoT）
在当今世界上，在工业设施和大型结构等高风险环境中打击火灾是一个重大挑战。将消防员部署到此类地点不仅危险，而且危害他们的生命。为了解决此类关键问题，本评论论文提出了尖端技术，特别是机器学习（ML）和物联网（IoT）传感器，以开发自动射击的机器人。这种建议的方法旨在增强早期的火灾检测和消防能力，从而优先考虑在危险环境中的安全性。该系统涉及使用ML和IoT技术创建智能机器人。配备了一系列传感器，包括超声波，激光雷达，气体探测器和烟雾探测器，该机器人收集了与火灾事件有关的重要数据。具有相机和微控制器等功能，该机器人允许无缝遥控器。嵌入在系统中的ML功能使机器人能够检测火灾并传递相关信息以进行快速决策。通过依靠传感器数据，该机器人旨在优化控制措施，从而最大程度地减少消防员的风险。这种开创性的方法确保了增强的安全措施，并标志着在消防行动中朝着更安全，更有效的未来方面的重大步伐。通过ML的收敛，尤其是卷积神经网络和物联网，该解决方案在危险情况下提出了用于火灾管理的变革性范式，并承诺将有更安全，更有效的未来。本文对使用人工智能对消防安全挑战的火灾和烟雾探测功能，优势和创新贡献进行了详尽的审查。此外，我们确定了研究差距，并指出以前的文献主要集中于传统方法或完全自主的解决方案，而对混合方法的关注很少。响应这一差距，我们的评论专门探索并提出了整合传统和自动消防技术的混合解决方案。
物联网（IoT）照明系统
照明控制在优化能源效率和居住者满意度方面发挥着至关重要的作用，但 LED 照明的高效率有时会使实现可观的投资回报变得具有挑战性。占用传感器等独立控制可能提供更具成本效益的解决方案，但它们在可扩展性方面存在局限性。具有三个控制级别的模块化无线物联网 (IoT) 照明系统提供了面向未来的解决方案，允许根据需求的变化添加功能。