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用于可穿戴设备和工业物联网的随机移动热电能量收集器
许多机器会产生大量废热，这些废热可用作能量收集物联网设备的稳定而充足的能源。这种设备的能量转换子系统的主要组件是放置在热源和散热器之间的热电发电机 (TEG)。一旦 TEG 达到稳定状态，其上产生的电动势仅取决于温度梯度。本文旨在提出一种利用工作机器的另一个副产品——振动来提高发电量的新方法。我们的想法是在 TEG 和散热器之间添加具有可变导热性的传热介质；最好是具有高导热系数和气隙的流体。随机运动会导致流体飞溅，从而导致在 TEG 和散热器之间形成短暂的热桥。考虑到 TEG 的热化是其发电的主要限制因素，与热源的短暂接触会大大增加其输出功率。类似的方法可以应用于人或动物持有的任何能量收集可穿戴设备，因为生物在日常活动中会传递体热和随机运动。我们测量了随机移动设备在各种角度下的性能。与其他设置相比，随机移动容器的功率输出明显更高。最大改进为 49%。平均改进为 10%，中位数为 17%。
Quantum物联网。pdf -WF -iot 2024 -IEEE
物联网将在未来的6G网络中发挥关键作用。大规模的分布式传感对于实现元式，人类触觉和触觉互联网将是必要的。人类和机器上的传感器以及在环境中将在混合或虚拟现实中与数字化的真实对象/环境/人类之间的互动。这在大规模的数据挖掘和处理方面对物联网系统提出了前所未有的挑战，这意味着通信，计算和传感问题。QIOT特别会议将全球研究人员调查量子传感，通信和计算及其在IoT-6G未来通信网络中的集成。此特殊会议解决了确保6G网络中物联网的量子技术的成熟度和适当特征的挑战。
分析攻击表面和工业互联网设备的威胁
物联网（IoT）越来越多地进入我们的日常生活。智能设备在智能房屋，医疗和基础设施应用以及构建自动化中无处不在。工业应用，例如在制造商中，汽车和石油和天然气行业，是其他主要的应用领域，总结为工业互联网（IIOT）。围绕物联网和IIOT周围的炒作引起了数十个不同平台，因此引起了兼容性问题。在最短的市场上进行的竞赛也导致了安全和隐私问题，因为到目前为止，这些主题已被忽略甚至完全忽略。为了解决后一个问题，我们在[1]中的工作以及该扩展旨在支持IIT设备制造商和运营商确定对其设备的威胁。根据[2]由于远程桌面协议（RDP）连接的增加也导致蛮力攻击对它们的增加也增加了，因此也因远程桌面协议（RDP）的连接而加剧了这种情况。 无论如何，可以观察到的具有网络能力的运营技术（OT）综合作用已有多年[3]。 主要威胁源于勒索软件，即加密文件和需求赎金的恶意软件，以及用于开采加密货币的恶意软件[4]。 对殖民管道[5]的攻击再次表明，较大的人群也可能受到此类攻击的影响。 此外，对的攻击也因远程桌面协议（RDP）的连接而加剧了这种情况。无论如何，可以观察到的具有网络能力的运营技术（OT）综合作用已有多年[3]。主要威胁源于勒索软件，即加密文件和需求赎金的恶意软件，以及用于开采加密货币的恶意软件[4]。对殖民管道[5]的攻击再次表明，较大的人群也可能受到此类攻击的影响。此外，对
生物及其栖息地（生物多样性和分类...
改编的关键词汇更改为适合环境。伪装一种混合或藏在周围环境中的方式。在海岸或海滩附近或附近的沿海地区。草原地区含有草。根据共同的素质或特征分类以在课堂或小组中排列事物。种类的分组或具有相似特征的动物。子组中的一个组中的组。分类键
颠覆性创新 X：另外十件值得停下来思考的事情
花旗银行是全球最大的金融机构之一，业务遍及所有主要的成熟市场和新兴市场。在这些全球市场中，我们的员工持续开展跨学科对话——获取信息、分析数据、形成见解并提出建议。作为我们首屈一指的思想领导力产品，《花旗全球战略》旨在帮助我们的读者应对全球经济面临的最严峻挑战，并预测快速变化和相互联系的世界中的未来主题和趋势。《花旗全球战略》利用了我们全球对话中的最佳元素，并吸收了我们公司众多高级专业人士的思想领导力。这不是一份研究报告，也不构成投资建议或购买或出售任何金融工具的邀请。有关《花旗全球战略》的更多信息，请访问我们的网站 www.citi.com/citigps。
碳智能工业 - IEEE物联网期刊
行业5.0受到了各种现代技术的授权，例如人工智能（AI），物联网（IoT），通信系统（例如5G/6G），网络体系结构（例如软件定义的网络）和机器人技术。物联网是行业5.0或智能城市应用或自动驾驶（自动驱动）运输的最重要的推动者之一。它连接了各种数据生成器（设备，传感器，人员），并使它们能够互相交流和无缝互动。物联网收集数据（或大数据），并在大量数据中心（云）或本地计算服务器（Edge）（Edge）（批量或实时）处理（以批量或实时）进行处理，以改善基本过程，使其成为可衡量的，更量化的过程，为工业IoT（IIT）铺平了道路。IIOT吞噬基于AI的技术，以提供增强的自动化和嵌入式情报，以实时实现决策，并以较低的成本实现优化的决策。工业应用程序背后的主要驱动力（例如智能工厂，智能空气动力系统和智能防御生态系统）是提高规定的工业环境中所有事物（QOE）的质量。尽管IIOT范式增持的潜在好处是它的挑战，但在全球范围内一直担心的一个关键挑战与能源消耗的增加有关。在常规生态系统中，对数据中心的依赖处理物联网设备生成的大量数据最终在云数据中心的扩展中（涉及一个或多个位置的数百万服务器）。这种扩展直接影响全球能源消耗和碳排放。因此，在过去的几年中，研究范围一直关注这个问题，并且已经出现了许多解决方案以部分解决此问题。对气候变化的担忧导致能源效率也是联合国可持续发展议程的关键垂直行业。最近的一份报告1提出，尽管物联网技术将在2030年到2030年增加34 TWH，但使用智能物联网解决方案将有助于将能源消耗降低1.6 PWH（即每年足以支持13650万户主）。应对气候变化和不断增加的碳足迹的关键挑战，可以利用碳智能计算来管理计算范式的不断增加的能源需求。例如，碳智能解决方案可以利用AI技术来了解能源预测，预测小时碳强度，预测内部小时功率需求，并最终以智能方式与低碳能量供应相结合。以这种方式，未来可以通过基于时间和位置来转移IIT负载来见证最小化的碳排放。在这里，重要的是要从碳 - 智能计算中了解碳吸收计算（基于可以从太阳能和风中使用更多能量的时间）之间的差异，该计算考虑了可用的无碳能量的时间和位置。本期特刊将充当提出新颖的解决方案和技术以支持碳智能IIOT生态系统的平台。本期特刊将涵盖与IIOT或反之亦然相关的各个方面。我们呼吁研究人员（在学术界或行业工作）分享其有关IIOT碳智能计算的最新未发表的高质量研究工作。相关主题包括但不限于以下内容：
r e v i w of Medical Thing Things Security框架风险评估和管理：范围审查
背景：医学互联网（IOMT）技术的大量扩展为改善医疗保健带来了许多机会。同时，它们的使用增加了安全风险，带来了安全和隐私问题，并威胁了医疗机构或医疗保健提供的功能。目的：此范围审查旨在确定为IOMT安全设计风险评估和管理框架方面的进展。根据框架是否解决了风险管理的技术设计或评估技术措施以确保IOMT环境的安全性，将发现的框架分为两组。此外，本文打算找出框架是否还包括对与IOMT安全有关的组织措施的评估。方法：此审查是使用Prisma SCR指南制备的。在引用数据库中搜索了相关的研究网络科学和Scopus。搜索仅限于2018年至2023年9月17日在英文中发表的文章。初始搜索产生了1341篇文章，其中范围审查中包括44（3.3％）。进行了定性分析，重点是选定的安全性观点和给定区域的进度。结果：32篇文章描述了风险评估和管理框架的设计。十二篇文章描述了评估IOMT设备安全性的框架设计，并可能提供了不同IOMT替代方案的比较。从选定的安全角度准备了其中的文章的描述。结论：审查表明，有必要在IOMT体系结构的所有层面上为操作安全和隐私风险管理创建全面或整体框架。它包括特定技术解决方案和框架的设计，以连续评估IOMT环境的整体信息安全和隐私。不幸的是，即使在文章中强调了组织措施的重要性，但发现的框架都没有提供对组织措施的评估。研究人员感兴趣的另一个领域可能是IOMT的一般风险管理数据库的设计，其中包括与特定设备相关的潜在与IOMT相关的风险。关键字：网络安全，医疗保健，信息系统，IOMT，物联网，威胁，传感器
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
Jain R等。 5G无线技术对云计算和物联网（IoT）的影响。 Adv Rob Tec 2024，2（1）：000107。 Chen Yeh。免疫检查点治疗今天... lakshmi chandini m和chandrapriyanka B.细胞色素P450，其调节剂以及心血管功能和疾病中的代谢物。 Clin Pathol 2024，8（1）：000199。 使用机器学习模型减少食物浪费 分子检测和抗抗菌 - 敏感性 - Muhammad Waqar Mazhar等。 Omicron B.A 2
凭借其无与伦比的速度，低潜伏期和广泛的设备连接的承诺，5G无线技术的引入代表了电信开发的关键转折点。本研究研究了5G将如何显着影响云计算和物联网（IoT），两个重要的技术领域。5G通过促进最终用户设备和云服务器之间的更快，更可靠的连接来促进云计算领域的范式变化。高数据传输速率和低延迟可实现实时服务交付和处理，为诸如边缘计算，虚拟现实和增强现实等资源密集型应用程序创造了新的机会。5G与云计算的集成有可能改变基于云的服务的体系结构和功能，从而增强其响应能力和活力。此外，通过与物联网的5G合并，预示了一个新的自动化和沟通时代。5G扩大的网络容量可以容纳大量的物联网设备，这有助于他们之间的平稳沟通和协调。通过启用从未见过速度和可靠性的物联网应用程序，这种协同作用为包括工业自动化，智慧城市，医疗保健和农业等行业开辟了新的机会。5G和IoT的收敛性不仅加快了IoT解决方案的实施，而且还可以扩大其效率和可扩展性。，但在5G的革命承诺方面存在障碍。随着越来越多的设备连接并交换了数据，安全性和隐私问题变得至关重要。此外，还需要大量的财务支出和仔细的计划来满足推出5G的基础设施需求。在本文中对5G，云计算和物联网之间的共生联系进行了详尽的研究。它试图为技术环境的知识做出贡献，并指导未来的研发活动，以便通过分析这种融合所带来的可能性和困难来充分实现5G支持创新的希望。
物联网环境中能源管理的无线传感器网络模拟摘要“物联网”(IoT)是指
物联网环境中用于能源管理的无线传感器网络模拟 摘要 “物联网” (IoT) 一词指的是物理设备、传感器和控制器可以通过互联网进行通信的想法 [1]。众所周知，大多数物联网节点都受到能源限制，尤其是在无线网络中。本文提出了一种物联网环境中无线网络的模拟模型。模拟中使用了异构节点。本研究提出的模拟涉及三种技术。初始策略旨在最小化物联网环境中的数据传输。第二种方法规划了必要物联网节点的职责。第三种方法是最后一种方法，它为物联网节点中可能出现的能源相关问题提供容错能力。通过在物联网环境中实施这些策略，可以显著减少能源消耗。NS2 网络模拟器用于测试建议的模拟。模拟结果表明，就吞吐量、能耗率、数据包丢失和网络寿命而言，建议的方法优于已建立的物联网系统。