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引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
表5。不同药物对结局功效，免疫原性和安全性的影响。
n = 30没有阿atacept对保护性抗体水平的影响。对1例患者的第二剂不反应。b白细胞介素抑制剂tocilizumab n = 6在使用Tocilizumab的患者中，血清保护，血清转化或疫苗接种后GMT没有差异。anakinra n = 4与对照组相比，使用Anakinra的患者在血清保护，血清染色或疫苗接种后GMT无差异。氨基水杨酸磺酸盐磺胺sulfasalazine n = 1使用磺胺贺氏嘧啶的患者为抗肝炎。
社区中有很多关于饮用水安全和与公共事业有关的各种与公共事业有关的问题
凯迪拉克已经治疗了污水已有100多年了。在1908年，第一个工厂建造了，该工厂由五个使用炉渣用于过滤器介质的过滤床组成。在1923年，建造了一种新的工厂。该设施使用了一个容量为444,312加仑的化粪池，5600平方米ft污泥床和带118,272立方米的接触过滤器。ft。的炉渣过滤器。在1939年增加了5½英亩的沙子过滤器。1962年，建立了一个新的“活化污泥处理厂”。该工厂在1975年，1989年和1996年看到了扩张，并于2003年和2007年进行了重大升级。今天的WWTP是A类高级三级治疗厂。治疗过程由几种最新技术组成，其中包括：砂砾删除
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。
技术项目II兽医服务和食品安全
本演示文稿中规定的策略基于几个轴。它强调了和谐卫生和植物检疫（SPS）标准的重要性，尤其是基于国际标准，例如法典Alimentarius委员会（CAC）和世界动物健康组织（WOAH）的标准。本文还结合了WOAH工具的结论，用于评估兽医服务的性能（PVS工具），该工具从机构和基础架构电容中确定了关键能力。合适的技术集成以改善质量和食品安全控制，并通过合作伙伴关系和区域合作增强VS的能力，也是建议的核心。最后，重点是国际组织的关键作用，例如联合国粮食和农业组织（FAO）和非洲联盟（AU）及其专业机构在促进综合，一致的政策实施方面。
锂离子电池安全二次利用的关键
量子技术和人工智能：锂离子电池安全二次利用的关键 为了促进电动汽车的可持续性并提高资源效率，锂离子电池的升级再造变得越来越重要。人们致力于通过将电动汽车的废旧电池重新用于新用途而不是直接将其转移到回收过程中来减缓材料循环。尽管升级再造在节约资源方面具有巨大的潜力，但由于技术和经济挑战，它尚未流行起来。然而，一个研究小组开发了一种实用的方法，该方法结合了高速测量方法和人工智能 (AI) 来克服这些障碍。 是否有可能高效安全地重复使用电动汽车的电池，以及需要克服哪些技术和经济挑战？这个问题是德国联邦教育和研究部 (BMBF) 资助的“QuaLiProM”研究项目的重点。一个跨学科项目团队承担了一项科学目标，即以无损、快速和安全的方式确定废旧锂离子电池的剩余电量和剩余使用寿命。他们的目标是实现电池二次利用的可靠且经济可行的方法，为可持续的电池升级回收铺平道路。
通过遗传洞察力启用个性化治疗，以进行更安全，更有效的护理
•在治疗性药物监测中患有明显发现的患者•需要服用具有已知遗传确定毒性症状的药物（例如，化学疗法）的患者•即将接受计划治疗的患者，该药物将使用药物摘要进行治疗前的遗传测试，这些患者在治疗前强烈建议使用遗传性治疗的患者•必须经过长期治疗治疗（已知的治疗治疗）（尤其是 - - - - - - - - - - 艾德（Add）。遭受ADR或治疗耐药性的患者不是由于药物/食物相互作用，过敏等。
国际人工智能安全报告
图 0.1：2023 年 6 月至 2024 年 12 月期间著名通用 AI 模型在关键基准测试中的得分。与之前的最先进水平（阴影区域）相比，o3 表现出显着提高的性能。这些基准测试是该领域对编程、抽象推理和科学推理最具挑战性的测试。对于未发布的 o3，显示公告日期；对于其他模型，显示发布日期。包括 o3 在内的一些较新的 AI 模型受益于改进的支架和测试时的更多计算。资料来源：Anthropic，2024 年；Chollet，2024 年；Chollet 等人，2025 年；Epoch AI，2024 年；Glazer 等人，2024 年；OpenAI，2024a；OpenAI，2024b；Jimenez 等人，2024 年； Jimenez 等人，2025 年。
引用：Rezende VMLR、Borges IN、Ravetti CG 等。使用 C 反应蛋白指导抗生素治疗的算法的有效性和安全性应用
摘要 简介 微生物对抗菌药物的耐药性不断升级，对公共健康构成了重大威胁。使用生物标志物（最显著的是降钙素原 (PCT) 和 C 反应蛋白 (CRP)）指导抗菌治疗的策略有望安全地减少患者的抗生素暴露。虽然 CRP 研究较少，但与 PCT 相比，它具有成本更低、可用性更广等优势。 方法与分析 这项随机临床试验旨在评估一种针对非危重成人患者的新算法。该算法结合了关键的临床变量和 CRP 行为。它将通过移动应用程序作为数字临床决策支持系统应用。主要目标是评估该算法与基于现行指南的标准治疗相比在缩短治疗时间方面的有效性，同时通过监测不良事件的发生来确保患者安全。 伦理与传播 只有在阅读知情同意书后同意参加研究的患者才会被纳入研究。该项目已提交米纳斯吉拉斯联邦大学 (COEP-UFMG) 研究伦理委员会审议并获得批准（批准号：5.905.290）。预计将收集 200 名患者的临床和实验室数据，这些数据来自电子病历和实验室系统，同时存储血清样本以备将来分析。数据将使用研究电子数据采集平台保存，血清样本将存储在 UFMG 的受监管生物库中。访问将通过凭证进行控制，并在科学出版期间进行隐私保护和匿名化共享。试验注册号 此试验已在 ClinicalTrials.gov ( NCT05841875 ) 上注册，最后更新时间为 2024 年 12 月 5 日 12:49。