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有线和无线入侵传感器-DOCS
Verkada的有线和无线入侵传感器套件为任何站点提供了完整的建筑保护。我们的有线传感器可以连接到BP52面板，BE32 Expander或BP41面板，而我们的无线传感器将自动连接到最近的VLINK集线器。Vlink是Verkada的专有无线协议，可针对安全性，范围和传感器电池寿命进行优化。
使用先进的自回旋运动平均值（AARMA）的ECA
摘要。网络入侵ICT经济和物理损害中的关键基础设施。需要进行广泛的研究来识别和减轻电网基础设施的入侵。现代解决方案是使用数据科学时间序列方法根据从传感器收集的电网数据来识别入侵。本文介绍了数据科学时序列建模方法的新愿景，以将其与现有的电力系统安全系统集成在一起。在本文中，高级自回旋移动平均值（AARMA）模型旨在检测给定数据集的可能入侵。攻击预测是一种模型，可以使用传感器的实时数据输入来预测可能的网络入侵。通过研究传感器数据集的统计特性，可能具有高精度约为90％的侵入检测。使用AARMA，操作员拥有一个extect Alert System的好处，以调整其骗局和其他资源分配，以应对影响低的入侵。MATLAB软件用于使用拟议的AARMA模型来监视IEEE 9-BUS和IEEE 33-BUS测试系统，以针对可能的网络攻击。
通过人工智能驱动的入侵检测系统增强网络安全
摘要：工业控制系统 (ICS) 在管理基础设施方面发挥着关键作用，但容易受到网络攻击。本文介绍了一种专为 ICS 设计的人工智能驱动的入侵检测系统 (IDS)，该系统结合了监督和无监督的机器学习算法。通过结合实时异常检测和模式识别，所提出的 IDS 可以在保持高精度的同时识别潜在入侵。实验结果表明该系统在现实 ICS 环境中检测网络威胁方面非常有效，为增强关键基础设施的网络安全提供了可扩展的解决方案。关键词：网络安全、工业控制系统、入侵检测系统、异常检测、机器学习。A.工业控制系统 (ICS) 简介
检测物质挤出添加剂中的多尺度缺陷
摘要：添加剂制造（AM）缺陷在纤维增强的热塑性复合材料（FRTPC）中面临着重大挑战，直接影响其结构和非结构性表现。通过基于材料挤出的AM产生的结构，特别是融合的细丝制造（FFF），逐层沉积可以引入孔隙率（在某些情况下最高10-15％），分层，空隙，纤维错位和层次之间的不完整融合。这些缺陷会损害机械性能，从而导致抗拉强度最多降低30％，在某些情况下，疲劳寿命高达20％，严重降低了该复合材料的整体性能和结构完整性。常规的非破坏性测试（NDT）技术通常难以有效地检测此类多尺度缺陷，尤其是当解决方案，穿透深度或物质异质性构成挑战时。本综述对FRTPC中的制造缺陷进行了严格的研究，根据形态，位置和大小对FFF诱导的缺陷进行了分类。讨论了能够检测到小于10 µm的空隙，以及与自感应纤维集成的结构健康监测系统（SHM）系统的高级NDT技术。与传统的NDT技术相比，还突出了机器学习算法（ML）算法在增强NDT方法的灵敏度和可靠性中的作用，这表明ML积分可以提高缺陷检测高达25–30％。最后，研究了配备连续纤维的自我报告FRTPC的潜力，用于实时缺陷检测和原位SHM。通过将ML增强的NDT与自我报告的FRTPC相结合，可以显着提高缺陷检测的准确性和效率，从而通过启用更可靠的，缺陷，更可靠的，最低的FRTPC组件来促进AM在航空航天应用中的广泛采用。
在聚合物挤出中整合人工智能
摘要：聚合物挤出是塑料生产中的一种基本方法，它从采用AI技术中看到了巨大的好处。本综述着眼于当前的趋势和挑战，以及我们将来可能会前进的地方，并利用AI来改善聚合物挤出过程。由AI驱动的技术，例如机器学习，深度学习甚至增强学习，在处理复杂的过程参数方面带来了许多明显的优势。他们提供了一种处理非线性和高维度的方法，这对挤出的许多方面都是固有的。此外，这些相同的技术允许在“智能”挤出系统中进行故障检测和过程监视。使用AI的一个重要优势是其预测能力。例如，可以训练神经网络，以作为在某些输入条件（例如材料特性，温度，压力）的挤压过程如何表现的预测模型。这些模型可以替换或补充传统上用于描述挤出过程的高度简化的数学模型。尽管如此，AI在聚合物挤出中的应用遇到了障碍，例如数据不足，缺乏域特定的专业知识以及对清晰模型的要求。本综述研究了如何克服这些挑战，用于推进聚合物挤出的可持续实践。总的来说，本文填补了当前研究中的一些空白，并对AI开始如何“革新”聚合物挤出提供了详尽的了解。
研究论文原则是国家商业网络入侵能力的国家方法，涉及网络入侵市场的政策挑战
网络入侵能力的商业化提出了棘手的政策挑战。市场驱动的效率从越来越多的劳动力和网络犯罪群体中的角色专业化有机地产生，大大提高了勒索软件攻击，黑客和泄漏行动以及针对全球个人，组织和国家 /地区的数字欺诈的威胁。同时，现在由公司和政府收集并存储在云数据中心中的人的设备上包含的大量信息，使网络入侵成为国家情报收集的高度吸引力的向量。许多国家已转向商业收购网络入侵能力，以替代内部开发和维护它们（即在自己的军事，情报或执法机构中）。但是许多州有
挤出控制
功能1。广泛的人机接口：管理系统的概述选项卡提供了直观，全面的图形接口。它提供了整个安装及其所有组件的颜色编码的视觉表示形式，从而允许进行实时状态监视。该接口设计用于直接，实时控制，其字段用于调整食谱参数并显示电流值。2。有效的控制：自动启动和自动停止执行预编程步骤，以确保机器以正确的顺序启动。步骤开始和步骤停止提供颗粒状控制，根据需要启动或停止单个步骤。3。灵活的管理选项：该系统提供三个用户级别 - 操作员，维护和程序员，每个级别都有独特的访问，以进行有效的操作，配置和测试。4。实时连接监视：系统提供有关PLC连接的即时视觉反馈，以确保无缝操作和立即检测。5。详细的组件见解：概述屏幕上的可单击对象打开弹出窗口，提供有关电动机，阀门和控制器的深入信息。此功能允许手动控制各个组件。6。动态趋势分析：管理系统为众多变量提供可配置的趋势曲线和图形，提供温度，速度和保留时间等见解。此功能有助于监视系统性能并做出明智的决定。7。事件记录仪：系统记录其事件，使当前过程参数与过去的过程参数进行回溯和比较，以进行全面的过程审查和分析。历史数据对于证明符合各种标准也很有价值。
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作者：Siddharth Konkimalla 1*，Gagan Kumar Patra 2，Chandrababu Kuraku 3，Janardhana Rao Sunkara 4，Sanjay Ramdas Bauskar 5，Chandrakanth Rao Madhavaram 6，Kiran Polimetla 7 1 Adobe Invection kiran Polimetla 7 1 Adybe Inventern。电子邮件：siddharth.konkimalla@gmail.com 2 Tata Consultancy Services，高级解决方案建筑师。电子邮件：gagankpatra@outlook.com 3 Mitaja Corportaion，高级解决方案建筑师。电子邮件：chandrababu.kuraku@gmail.com 4 CVS Pharmacy Inc.，Sr。Oracle数据库管理员。电子邮件：janardhanasunkara9@gmail.com 5 Pharmavite LLC，高级数据库管理员。电子邮件：sanjaybauskar@gmail.com 6 Microsoft，支持升级工程师。电子邮件：chandrakanthmadhavaram@gmail.com 7 Adobe Inc，软件工程师。电子邮件：kiran.polimetla@gmail.com *通讯作者：Siddharth Konkimalla，Adobe Inc，SR网络开发工程师。引用：Siddharth K，Gagan Kumar P，Chandrababu K，Janardhana Rao S，Sanjay Ramdas B等。（2023）使用不同的机器学习技术对网络入侵检测进行比较分析。j ensp edu theo artific intel：jcetai-102。收到的日期：2023年10月10日；接受日期：2023年10月18日；发布日期：2023年10月23日
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在过去的几十年中，在网络威胁的频率和复杂性的上升驱动下，计算机和信息安全的重要性呈指数增长。尽管入侵技术和安全技术都取得了迅速的进步，但许多组织仍在继续依靠过时的网络安全策略，使它们容易受到日益复杂的网络攻击的影响。常规防御措施，例如基本的防火墙和基于签名的检测系统，通常不足以抵抗使用高级方法（包括零日漏洞利用和多态性恶意软件）来逃避检测的现代攻击者。政府网络服务器容纳大量敏感的公民数据，是恶意演员特别有吸引力的目标。响应这些不断发展的威胁，部署入侵检测系统（IDS）已成为保护网络基础架构的关键组成部分，为未经授权的访问和数据泄露提供了必不可少的防御层。本研究探讨了六种基于机器学习的分类方法的功效；随机森林，梯度提升，Xgboost，catboost，Logistic回归和LightGBM在处理复合物，高维数据时都选择了其特定优势。这些算法应用于综合数据集以检测恶意活动，重点是实现分类性能的高精度和鲁棒性。值得注意的是，所有六个模型均表现出很大的有效性，达到0.98的准确率，AUC值达到1.00，突显了它们在增强IDS功能方面的潜力。结果强调了利用高级机器学习技术在增强网络安全防御方面的重要性，尤其是在关键领域（如政府数据保护）等关键领域，而精确性和可靠性至关重要。
Solthix™T200 -PDS多符号挤压
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