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明尼苏达州水与土壤资源委员会明尼苏达州托儿服务提供商信息网络
通过许多研究表明，投资于我们最年轻的人是增加大脑发展和教育成就差距的关键步骤。根据美联储委员会的报道，我们最年轻的投资回报模型在社会经济水平最低，而不是社会经济水平上最低的。投资最少的人将他们带入一个公平的竞争环境，并丰富家庭和孩子以支持改善大脑的发展。
数字健康中心 - 信息网络研讨会2022年5月31日
数字健康研究和创新由挑战和用户主导的设计，开发和评估健康的数字解决方案的挑战，预防，诊断和治疗，包括但不限于：数字化的卫生系统和运营活动；物联网链接的传感器和设备，沉浸式技术，基于人工智能的决策支持工具，健康分析工具和数字社会医疗保健干预措施。
EPSRC 临界质量计划推动可持续未来融资机会信息网络研讨会
能源转型或现有技术的修订，以提供更可持续的解决方案 • 脱碳、可持续的交通运输，包括陆路、空路、海运和跨模式交通 • 可持续的下一代制造技术、工艺和
基于统计和人工智能的联网汽车虚假信息网络攻击检测模型的有效性
由于联网汽车与其他联网汽车和联网基础设施具有外部连接性，因此很容易受到网络攻击，这些攻击可能会立即危及车辆本身以及其他联网汽车和道路基础设施的安全。虚假信息攻击就是这样一种网络攻击，外部攻击者向联网汽车注入不准确的信息，最终可能通过危及前方碰撞警告等安全关键应用而造成灾难性后果。此类攻击事件的发生和目标可能非常动态，使得实时和近实时检测具有挑战性。变化点模型可用于实时检测由虚假信息攻击引起的异常。在本文中，我们评估了三种基于变化点的统计模型：期望最大化、累积求和和贝叶斯在线变化点算法，用于检测 CV 数据中的网络攻击。此外，数据驱动的人工智能 (AI) 模型可用于检测数据集中已知和未知的潜在模式，具有检测 CV 数据中实时异常的潜力。我们使用了六种人工智能模型来检测虚假信息攻击，并将检测攻击的性能与我们开发的变更点模型进行了比较。我们的研究表明，与人工智能模型相比，变更点模型在实时虚假信息攻击检测方面表现更好。变更点模型具有无需训练的优势，可以成为联网汽车中检测虚假信息攻击的人工智能模型的可行且计算效率高的替代方案。
原型职业信息网络 (O*NET) 内容模型的开发：第一卷：报告
保证。本文档中包含的信息如有更改，恕不另行通知。犹他州劳动力服务部不对此信息提供任何形式的保证，包括但不限于隐含保证或适销性和特定用途的适用性。犹他州劳动力服务部对此处包含的错误或与提供、执行或使用此信息有关的偶然后果损失不承担任何责任。
QuDPas-FHA：空间信息网络中量子防御隐私保护快速切换认证
摘要：空间信息网络 (SIN) 已从地面网络发展为扩展网络，增强了通信能力并推动了增强智能研究。然而，由于实施不充分和高访问延迟等潜在风险，通信安全至关重要。这可能使恶意组织能够访问网关并危及系统的安全和隐私。这项工作提出了一种新颖的框架和身份验证协议，以简化将安全措施纳入 SIN 内未加密无线通信的过程。所提出的身份验证协议基于签名加密和 HMAC，可确保通信机密性、访问身份验证和匿名性。该协议采用格密码术并表现出对量子攻击的弹性。此外，该协议通过考虑适当的方法来监督可撤销密钥，在确保用户匿名的同时保护身份管理。评估的协议满足消息认证、不可链接性、可追溯性和身份隐私标准，可阻止多种安全风险，包括重放攻击、中间人攻击、节点模拟和量子攻击。与现有研究相比，我们的协议在 SIN 框架内以足够的功能开销实现安全通信方面表现出巨大的潜力。
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更新了2023年10月 - 来自变压器和扩展产品系统信息网络研讨会的幻灯片，2023年8月9日
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