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新普罗维登斯老年人通讯“美好的事物......
大西洋健康虚拟计划* 糖尿病的 ABC：简要概述 - 1 月 13 日，中午 12:00 - 下午 1:00，ZOOM 糖尿病是一种常见疾病，会严重影响您的生活质量，但只要了解其体征和症状，就可以帮助您控制和预防进一步的并发症。了解糖尿病如何影响一个人以及您可以采取哪些措施！您需要了解的败血症知识 - 1 月 21 日，中午 12:00 - 下午 12:45，ZOOM 败血症是一种危及生命的感染并发症，是美国乃至全世界最严重的医疗问题之一。了解它是什么、如何识别它以及如何治疗它。 *发送电子邮件至 decorsocenter@newprov.us 进行注册并接收 Zoom 链接。
在物联网中检测网络威胁
虽然物联网（IoT）的扩散彻底改变了几个行业，但它也引起了严重的数据安全问题。这些网络设备的安全性和物联网网络的可靠性取决于有效的威胁检测。设备异质性，计算资源限制以及网络威胁的不断变化的性质是使在物联网系统中检测网络威胁的一些障碍。复杂的威胁常常被传统的安全措施未发现，需要更复杂的自适应检测方法。因此，本研究介绍了基于支持向量机规则的检测（HSVMR-D）方法的混合方法，用于识别对物联网的网络威胁的全包含方法。HSVMR-D使用从物联网数据中获得的属性使用SVM来对已知和未知威胁进行分类。使用基于规则的方法识别已知的攻击特征和模式可以提高检测效率，而无需通过将预训练的模型调整为新的IoT环境，而不必重新培训。保护重要的基础架构和敏感数据，HSVMR-D提供了一个彻底且适应性的解决方案，以改善物联网部署的安全姿势。与基线研究相比，全面的实验分析和仿真结果证实了所提出的HSVMR-D的效率。此外，增加对完全新颖的威胁，更少的假阳性以及提高威胁检测准确性的弹性是所有结果表明拟议的工作表现优于其他工作。HSVMR-D方法很有帮助，而在资源有限的情况下，主要目标是物联网（IoT）的安全环境。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
实施物联网的低功率技术
由于其各种应用领域，物联网近年来获得了极大的知名度。物联网应用程序的关键要素是物联网设备，该设备被归类为充分资源和资源受限（Thakor等，2021）。对资源受限设备的一个重要限制是有限的电池容量，因为当IoT设备中的通信发生时，会消耗大量功率，这会导致该设备在有限的时间内运行，直到电池持续。更换电池可能是小物联网系统的有效解决方案，但是对于大型物联网系统而言，很难更换和维护许多电池。增加电池寿命可能是大物业系统的有效解决方案。 低功率设计技术的使用是解决此问题的可行解决方案。 已将几种低功率设计技术应用于嵌入式系统的RTL级或低级数字系统模型（Benini等，2000）。 需要研究以根据物联网应用程序的功率要求提供更多策略来使用这些技术。 硬件体系结构，操作系统，应用程序和无线技术（例如半导体技术）在设计低功率物联网节点中起着重要作用。 例如，晶体管大小减小，泄漏电流用于减少VLSI芯片中的功耗。 将电源缩放，以避免高电场对小型设备的影响和设备过热。 芯片制造商主要关注高性能处理器；因此，优化处理器体系结构是主要问题。增加电池寿命可能是大物业系统的有效解决方案。低功率设计技术的使用是解决此问题的可行解决方案。已将几种低功率设计技术应用于嵌入式系统的RTL级或低级数字系统模型（Benini等，2000）。需要研究以根据物联网应用程序的功率要求提供更多策略来使用这些技术。硬件体系结构，操作系统，应用程序和无线技术（例如半导体技术）在设计低功率物联网节点中起着重要作用。例如，晶体管大小减小，泄漏电流用于减少VLSI芯片中的功耗。将电源缩放，以避免高电场对小型设备的影响和设备过热。芯片制造商主要关注高性能处理器；因此，优化处理器体系结构是主要问题。
关于人工智能你需要知道的 6 件事
人们很容易陷入危言耸听的言论中，但人工智能工具也有巨大的优势。例如，它们可以促进科学研究，使复杂或专业的任务更容易实现，如编写计算机代码或构建网站。一些新闻机构使用人工智能来负责任地自动执行某些任务，例如美联社使用人工智能来汇编公司收益和体育赛事比分。
物联网（IoT）技术
遇到的Quectel模块之一是Quectel EG91-NAXD，这是支持LTE CAT-M1的Quectel LTE EG91系列的一部分，该系列在同一制造商的两个不同的现场摄像机模型中发现。Quectel LTE EG91系列与Quectel的UG95，UG96，BG95和BG96模块兼容。针对针对针脚的兼容性允许设备制造商交换模块，该模块允许更改模块以节省成本，或者如果供应链的可用性影响特定的蜂窝模块版本。因此，如果它们在不同的时间制造，则使用相同制造和模型的两个设备可能具有不同的蜂窝模块。图1显示了一个场摄像机之一的Quectel EG91-NAXD。
物联网和Python编程的基础知识DSE（...
实践（要执行的五个）：1。使用Raspberry Pi到接口LED/蜂鸣器，并在每2秒钟后编写一个程序以打开LED 1秒。2。使用Raspberry Pi到接口按钮/数字传感器（IR/LDR），并在按下按钮或传感器检测时编写一个程序以打开LED。3。使用Raspberry Pi到接口DHT11传感器，并编写一个程序以打印温度和湿度读数。4。使用Raspberry Pi接口蓝牙，然后使用蓝牙编写一个程序将传感器数据发送到智能手机。5。使用Raspberry Pi接口蓝牙，并在使用蓝牙从智能手机接收“ 1”/“ 0”时编写一个程序以打开/关闭LED。6。在Raspberry Pi上编写一个程序，以将温度数据发布到MQTT代理。7。在Raspberry Pi上编写一个程序，以订阅MQTT经纪人以获取温度数据并打印
物联网 (iot) 相对于信息和通信技术 (ict) 的范围（2024 年 7 月）
正如 [Malmodin/Lunden – 2018] 所指出的，将哪些设备纳入 IoT 子类别似乎有些武断。现代汽车可能是一个很好的例子（参见图 2）。越来越多的嵌入式系统被纳入汽车结构中，尽管它们可能用于不同的目的（舒适和便利、驾驶辅助）或支持执行不同的功能。这些嵌入式系统可能配备通信功能，使汽车能够与其近距离环境或远处平台进行交互，无论是以对等模式（例如自适应巡航控制和碰撞警告、停车/倒车辅助等）还是与互联网（例如远程信息处理、互联网接入、语音识别、GPS、eCall 紧急系统等）交互。在这种情况下，问题是这些设备是否应该全部、部分或全部不被视为信息和通信技术 (ICT) 和媒体和内容部门的一部分。明确连接设备的界限对于确保一致核算 ICT 和内容和媒体 3 部门的足迹以及如何在各个部门之间平衡实现净零目标的努力至关重要。
人工智能在物联网身份验证中的生理特征识别
有效的用户身份验证是确保物联网 (IoT) 系统中设备安全、数据隐私和个性化服务的关键。然而，传统的基于模式的身份验证方法（例如密码和智能卡）可能容易受到各种攻击（例如窃听和旁道攻击）。因此，人们尝试设计基于生物特征的身份验证解决方案，这些解决方案依赖于生理和行为特征。行为特征需要持续监控和特定的环境设置，这在实践中可能具有挑战性。然而，我们也可以利用人工智能 (AI) 从物联网设备处理中提取和分类生理特征，以促进身份验证。因此，我们回顾了 2015 年之后发表的关于人工智能在生理特征识别中的应用的文献。我们使用物联网的三层架构（即感知层、特征层和算法层）来指导对现有方法及其局限性的讨论。我们还确定了一些未来的研究机会，希望这些机会能够指导下一代解决方案的设计。