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澳大利亚的食品和饮料制造
澳大利亚食品和饮料（F＆B）制造业的进步对于促进所有企业的可扩展性，竞争力和弹性供应链而言至关重要。主要由中小型企业（中小型企业）组成，但著名的实体，例如火星，贝加，雀巢和可口可乐在澳大利亚建立了制造设施，其能力和投资在研发（R＆D）方面的投资不同。该行业面临着与供应链中断，消费者偏好，监管合规性，成本压力，可持续性，技术整合以及确保未来劳动力的挑战。这些挑战需要行业和政府之间的长期持续投资和合作伙伴关系，以支持预竞争性的研究和发展，有效的知识和技术转移过程以及一种适应行业不断变化的能力需求的教育系统（2）。
使用软件材料清单评估软件供应链的安全风险
摘要 - 软件供应链由越来越多的组件组成，包括二进制文件，库，工具和微服务，以满足现代软件的要求。由软件供应商组装的产品通常由开源和商业组件组成。软件供应链攻击是网络安全威胁的最大增长类别之一，供应商产品的大量依赖性使单一脆弱性传播到许多供应商产品中成为可能。此外，软件供应链还提供了较大的攻击表面，可允许上游传播依赖性的漏洞影响核心软件。软件材料清单（SBOM）是一种新兴技术，可以与分析工具一起使用，以检测和减轻软件供应链中的安全漏洞。在这项研究中，我们使用开源工具Trivy和Grype来评估从各个域和大小的第三方软件存储库中开采的1,151个SBOM的安全性。我们探讨了SBOM跨SBOM的软件漏洞的分布，并寻找最脆弱的软件组件。我们得出的结论是，这项研究通过软件供应链漏洞表明了安全性的威胁，以及使用SBOMS来帮助评估软件供应链中的安全性的可行性。索引条款 - 软件供应链安全，材料清单，采矿软件存储库，第三方代码
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
诱饵状态方法的量子密钥分布的安全性
信息保护是现代社会的关键要求之一。在大多数情况下，通过使用加密等加密技术来确保信息安全性。加密通常被理解为使用某种算法[1]所需的信息的转换（明文）到加密消息（Ciphertext）中。同时，为了实现加密，通信的合法各方需要一个所谓的加密密钥，这是一个秘密参数（通常是一定长度的二进制字符串），该参数决定执行加密时的特定信息转换。关键分布问题是密码学中最重要的问题之一[1，2]。例如，参考。[2]强调：``键与它们加密的所有消息一样有价值，因为对密钥的知识提供了所有信息的知识。对于跨越世界的加密系统，关键分布问题可能是一项艰巨的任务。''可以使用几种加密密钥分布的方法。首先，可以使用可信赖的快递员交付键。这种方法的主要缺点是人类因素的存在。此外，随着每年传输数据键的增加，身体转移变得越来越困难。另一种方法是公钥密码学。它基于使用所谓的单向函数的使用，即易于计算但很难为给定函数值找到参数。示例包括Diffie±Hellman和RSA（来自Rivest，Shamir和Adleman的缩写）算法（用于加密信息开发，但也用于密钥分布），这些算法使用了解决离散对数和Integer分支问题的复杂性。Internet上传输的大多数数据都受到使用公共算法的使用，该算法包含在HTTPS（HYPEXT TRANSPRAND SECURES SECURE）协议中。
安全审核报告| Gnark | Consensys Software，Inc。
○ https://github.com/Consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bls12-377(all go files) ○ https://github.com/Consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bls12-377/fp/hash_to_field ○ https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr（所有GO文件）○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls/bls/bls/bls12-377/fr/fft/ https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr/hash_to_field○https://github.com/consensys/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/tree/tree/master/master/ecc/ecc/bls/bls12-377/fr/fr/iop帕克https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr/mimc助学https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/ecc/ecc/ecc/ecc/bls12-377/fr/sumcheck○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/master/master/master/ecc/bls/bls/bls12-377/internertal- https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bls12-377/kzg○https://github.com/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/master/master/ecc/ecc/bns254（所有GO文件） https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bns254/fp/hash_to_field○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/tree/master/master/ecc/ecc/ecc/ecc/bn254/ hast https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bn254/fr/fr/fft○https://github.com/github.com/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/master/master/master/ecc/ecc/ecc/bn254/bn254/fr/hash_to_to_to_field助露https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bn254/fr/iop
通过体现能量
*作者对本手稿的概念和写作也同样贡献了康奈尔大学，机械和航空航天工程。B哈佛大学，工程与应用科学学院。 c ku Leuven，生产工程。 d空军研究实验室，材料和制造局。 e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。B哈佛大学，工程与应用科学学院。c ku Leuven，生产工程。d空军研究实验室，材料和制造局。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。f陆军研究实验室，自治系统部。g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。h佛蒙特大学，计算机科学。i剑桥大学，工程系。前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。这种观点突出了体现能量的新兴例子，重点介绍了持久的自主机器人的设计和制造。
激光微加工是一种灵活、高精度的制造工艺
虽然激光可能是微加工系统的核心，但成功的加工过程依赖于机器各个方面的协调配合。需要精心挑选的光学元件和光机械元件来将光束传送到工件上。高精度、顶级的运动控制系统和平台必须与机器视觉协同工作，以精确、可重复地移动工件。此外，集成的机械臂、管式装载机和传送带必须自主工作（或与操作员协同工作），以安全地处理零件，支持大批量生产。
2022 年物联网安全报告 - ONEKEY
因此，该研究明确呼吁对所包含的设备软件进行来源证明，从而也要求进行安全检查。作为“2022 年物联网安全报告”研究的一部分，在接受调查的 318 名 IT 行业专业人士和高管中，75% 的人赞成对所有软件组件进行精确证明，即对所有组件（包括端点中包含的所有软件）进行所谓的“软件物料清单”（SBOM）。总体而言，物联网领域的安全性并不好——该研究明确支持这一结论。公司几乎没有任何指导方针，制造商随机工作，只有在系统运行时才会进行安全性 beta 测试。随着经济网络化程度的提高，未来几年的损害可能会变得更糟。此外，责任问题将更加严格，这也将在未来把责任推给公司的决策者。显然，在可预见的未来，管理层将直接因 IT 安全方面的疏忽而承担责任。