5G 及更高级别的网络有望实现超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和大规模连接。实现这些承诺将为一系列新应用铺平道路,包括自动驾驶、工业 4.0、增强现实和虚拟现实、协作游戏、近实时远程手术和远程传送。然而,未来网络中设想的服务/应用的多样性和不断增长的联网设备数量将带来新的、越来越广泛的网络威胁,带来安全和隐私风险 [1]。因此,必须建立有效和可持续的安全措施,以应对 5G 及其后续技术中不断变化的威胁形势和安全要求,以便充分利用它们的好处。考虑到漏洞数量不断增加、网络威胁日益复杂、流量巨大以及将塑造下一代无线网络的多样化技术(例如 SDN、NFV)和服务,对传统安全管理方法的依赖可能已不够,需要重新考虑以应对这一充满挑战的环境。一个有希望的方向是采用人工智能 (AI) 来实现智能、自适应和自主的安全管理,从而能够及时且经济高效地检测和缓解安全威胁。事实上,人工智能有可能从大量随时间变化的多维数据中发现隐藏的模式,并提供更快、更准确的决策。为了响应将人工智能(尤其是机器学习 (ML))集成到电信网络中的趋势,ITU-T 未来网络机器学习焦点组 1 包括
这项研究将批判性地研究嫉妒的西格蒙德·弗洛伊德阴茎的概念,他被怀疑在看到女性性器官的存在方面具有倾斜的观点,此外还表现出妇女在社会机构中的第二性(第二个生物)的地位。本研究使用定性方法与文献方法。结果表明,弗洛伊德概念中存在一些性别偏见,即((1)解剖学诸如(1)解剖学之类的人类心理性偏见是命运的。 (2)雄性超级甲甲基的发展胜于女性; (3)女性比男性更容易成为神经质; (4)一些女性刻板印象是阴茎嫉妒的残余作用; (5)俄狄浦斯和伊莱克特拉综合体的理论。这项研究对于克服心理学中女性的雌雄同体和代表性的问题很重要,认识到男女思维方式和知识的差异,并通过伊斯兰心理学的角度考虑生活经历。还发起了科学女权主义方法的诞生