Ihsan Ali Mahar,Aneela Tahira,Mehnaz Parveen,Ahmed Ali Hulio,Zahoor Ahmed Ibupoto等。 材料科学杂志:电子学中的材料,2024,35(7),pp.490。 10.1007/S10854-024-12156-9。 hal-04577661Ihsan Ali Mahar,Aneela Tahira,Mehnaz Parveen,Ahmed Ali Hulio,Zahoor Ahmed Ibupoto等。材料科学杂志:电子学中的材料,2024,35(7),pp.490。10.1007/S10854-024-12156-9。hal-04577661
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摘要 - 由于对虚拟化的需求不断增长,即将到来的第六代(6G)网络提出了重大的安全挑战,如其关键绩效指标(KPI)所表明的。为了确保在这样的分布式网络中保密,我们提出了一个智能的零信任(ZT)框架,以保护无线电访问网络(RAN)免受潜在威胁。我们提出的ZT模型是专门设计的,可满足6G网络的分布性质。它适合各种节点中的保密模块,例如基站,核心网络和云,以监视网络,同时执行层次结构和分布式威胁检测。这种方法使分布式模块能够共同努力,以有效地识别并响应可疑的施加威胁。作为安全用例,我们解决了启用6G互联网无人机的入侵检测问题。我们的仿真结果表明,我们的ZT框架的鲁棒性是基于分布式安全模块的潜在攻击的。该框架表现出较低的检测时间和较低的假阳性,使其成为保护6G网络的可靠解决方案。此外,ZT模型可以在各种节点中适应保密模块,并提供网络中所需的增强安全措施。
Shalini Chandra 是新加坡 SP Jain 全球管理学院的副教授。加入 SP Jain 之前,她曾在新加坡南洋理工大学 (NTU) 担任研究员,并拥有该大学的博士学位。她的研究成果发表在多家国际同行评审期刊上,如《MIS Quarterly》(MISQ)、《信息系统协会杂志》(JAIS)、《信息系统杂志》(ISJ)和《AIS 通讯》(CAIS)等。她还在信息系统领域的几场顶级会议上展示了她的研究成果,如国际信息系统会议 (ICIS)、管理学院 (AOM)、亚太信息系统会议 (PACIS) 和美洲信息系统会议 (AMCIS),以及国际通信协会 (ICA) 等顶级通信会议。她的研究兴趣包括技术支持的创新和新的协作技术、新技术的采用和接受、技术的阴暗面和社交媒体。
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而,由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估,临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法,例如流行的蒙特卡罗 dropout,都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外,这在临床上也不令人满意,因为大多数感兴趣的对象(例如脑病变)都是由体素组组成的,而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中,我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估,该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量:熵、方差和模型置信度;并且可以应用于任何病变,无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
本文考虑了通过热塑性材料挤出和聚合物粉末床熔合来 3D 打印锂离子电池的能力。重点研究了由聚丙烯、LiFePO 4 作为活性材料和导电添加剂组成的正极配方,从电化学、电气、形态和机械角度彻底讨论了这两种增材制造技术的优缺点。基于这些初步结果,提出了进一步优化电化学性能的策略。通过全面的建模研究,与经典的二维平面设计相比,强调了各种复杂的三维锂离子电池结构在高电流密度下的增强电化学适用性。最后,研究了通过多材料打印选项工艺直接打印完整锂离子电池的能力。
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