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我们很高兴邀请您参加第一届 IEEE 物联网和微电子安全可信网络基础设施会议 (SaTC 2025)，会议将于
感兴趣的话题 感兴趣的话题包括但不限于以下内容： Fathi Amsad 博士，美国瑞格特州立大学Ahmed Abdelgawad 博士，美国中密歇根大学Alaa Ali Hameed先生，土耳其伊斯廷耶大学Kevin Mccamey 博士，莱特·帕特森空军研究实验室 (WB-AFRL)马特·卡斯托（Matt Casto），中西部微电子联盟公司多发性硬化症。国家安全局 Lynne Clark 博士Erin Gawron-Hyla 博士，国防部微电子公共部门西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰大学 Fausto Pedro Garcia Marquez 博士约翰（马蒂）埃默特（John (Marty) Emmert），美国辛辛那提大学
具有全可重构路由器的模块化量子处理器
超导量子比特为大规模容错量子计算提供了一种有前途的方法。然而，平面上的量子比特连接通常仅限于几个相邻的量子比特。实现更长距离和更灵活的连接（鉴于纠错码的最新发展，这尤其有吸引力）通常涉及复杂的多层封装和外部布线，这需要大量资源并且可能造成保真度限制。在这里，我们提出并实现了一种高速片上量子处理器，它支持可重构的全对全耦合，具有较大的开关比。我们在四节点量子处理器中实现了该设计，该处理器采用模块化设计，包括一个与两个单独的量子比特承载基板耦合的布线基板，每个基板包括两个单量子比特节点。我们使用该设备演示所有量子比特对的可重构控制 Z 门，基准平均保真度为 96 . 00% 0 . 08%，最佳保真度为 97 . 14% 0 . 07% ，主要受量子比特失相限制。我们还生成分布在各个模块上的多量子比特纠缠，显示 GHZ-3 和 GHZ-4 状态的保真度分别为 88 . 15% 0 . 24% 和 75 . 18% 0 . 11% 。这种方法有望有效扩展到更大规模的量子电路，并为实现受益于增强的量子比特连接性的量子算法和纠错方案提供了途径。
跨EMEA安全可安全安全地管理
5。新的Verizon Connect AI Dashcam提供了增强的车队安全和管理能力。（2023年1月18日）。新闻稿| Verizon。https://www.verizon.com/about/news/new-verizon-connect-ai-dashcam-deliver 6。5G如何改善医疗保健中的患者数据分析| Verizon业务。（n.d。）。Verizon业务。https://www.verizon.com/business/resources/5g/5g/5g-business-case- use-cases/workforce-productivity/detter-data-analytics/＃解决方案7。Lowman，R。（2020年，2月21日）。 边缘计算中的AI如何驱动5G和IoT。 半导体工程。 https://semiengineering.com/how-ai-in-ended-cmutive-computing-drives-5g-and-the-iot/8。 Verizon业务，DBIR2024。https://www.verizon.com/business/resources/reports/2024-dbir-data-breach-breach-investigations-report.pdfLowman，R。（2020年，2月21日）。边缘计算中的AI如何驱动5G和IoT。半导体工程。https://semiengineering.com/how-ai-in-ended-cmutive-computing-drives-5g-and-the-iot/8。 Verizon业务，DBIR2024。https://www.verizon.com/business/resources/reports/2024-dbir-data-breach-breach-investigations-report.pdfhttps://semiengineering.com/how-ai-in-ended-cmutive-computing-drives-5g-and-the-iot/8。Verizon业务，DBIR2024。https://www.verizon.com/business/resources/reports/2024-dbir-data-breach-breach-investigations-report.pdf
建立一个里卡多（Ricardo）来创造价值并实现我们对安全可持续世界的愿景
重新定位我们的投资组合一直是该集团的重点，我们已经积极地继续工作，通过从服务转向解决方案的转变，使我们能够提高战略咨询专业知识，同时也大量投资于我们的数字化转型。随着Ricardo的数字平台的启动，我们现在能够提供可扩展和可重复的解决方案，特别利用我们的市场模型工具并将所有这些工具转换为数字应用程序。我们还在数字工具上取得了长足的进步，以支持我们在氢推进进步方面的技术创新，并最近扩大了我们的氢测试设施，该设施已经在接下来的12个月内已预订。
考察生物技术作物种植与全球粮食安全可持续指数之间的关系：2012 年至 2018 年的比较分析
摘要。本研究考察了 2012 年至 2018 年全球范围内转基因植物种植与粮食安全之间的动态关系，以确保粮食的可持续性。利用全球粮食安全指数 (GFSI) 和转基因作物种植区域的数据，我们分析了粮食安全指标的变化以及各国转基因作物采用的发展情况。我们的研究结果揭示了有趣的模式，包括巴西和美国的转基因作物种植大幅增加，与此同时，智利、乌拉圭和阿根廷等国的 GFSI 评分也大幅提高。相反，尽管转基因作物种植停滞不前，但布基纳法索和缅甸等一些国家的 GFSI 却出现了显著的变化。此外，在一些国家，转基因作物种植和 GFSI 评分同时增加或减少，突显了转基因作物采用与粮食安全影响之间的复杂相互作用。此外，我们讨论了在每个国家和家庭阶段考虑粮食安全的重要性，强调需要对生物技术作物对总体粮食安全的贡献进行细致的分析。
安全可靠地使用人工智能
人工智能 (AI) 正在接管工作世界，并逐渐成为越来越多员工的日常工具——无论是用于创建文档、图像还是代码。然而，如果使用不当，AI 也会带来风险，例如数据保护、版权问题或可能造成的损害责任。此外，网络犯罪分子还使用 AI 生成恶意代码、伪造图像、视频或声音，以及生成和传播虚假新闻。在本文中，您将了解一些安全使用 AI 并保护自己免受网络犯罪分子新威胁的关键技巧。
海军武器站海豹滩支队诺科 (DET Norco) 致力于为所有员工和访客提供安全可靠的饮用水
每年 7 月 1 日前分发，以提供上一年的结果。海军制定了 CCR 附录，提供了 DET Norco 设施饮用水质量的快照。本附录的目的是告知消费者其设施自来水的来源，提供最新的水质数据，促进对饮用水问题的更多了解，并提高节约意识。Españo l: 本信息包含有关其饮用水的非常重要的信息。请将海军武器站 Seal Beach 的系统通信发送给 jeff.j.mcgovern.civ@us.navy.mil 以进行西班牙语协助。DET NORCO 源水 DET Norco 从诺科市购买饮用水，并通过连接城市供水管线的连续供水系统输送水，供水管线通过 DET Norco 的两个供水口。诺科市 28% 的原水（未处理水）来自四口水井，其余 72% 则从阿灵顿脱盐厂和奇诺脱盐局购买处理过的水，少量则从科罗纳市和河滨市购买。混合水到达 DET Norco 后，海军设施工程系统 (NAVFAC) 供水系统将为所有建筑物和灭火系统供水。海军致力于通过每月监测大肠菌群和总残留氯水平来确保饮用水质量，每月在三座不同的建筑物进行监测。关于饮用水 典型的饮用水源（自来水和瓶装水）包括河流、湖泊、溪流、池塘、水库、泉水和水井。当水流经地表或穿过地面时，它会溶解天然存在的矿物质，在某些情况下还会溶解放射性物质，并且
欧盟委员会设立人工智能办公室，加强欧盟在安全可信人工智能领域的领导地位
监管与合规部门负责协调监管方法，以促进《人工智能法案》在整个欧盟的统一应用和执行，并与成员国密切合作。该部门将参与调查可能的侵权行为，实施制裁；人工智能安全部门专注于识别非常强大的通用模型的系统性风险、可能的缓解措施以及评估和测试方法；人工智能和机器人卓越部门负责支持和资助研究和开发，以培育卓越的生态系统。它协调 GenAI4EU 计划，促进模型的开发并将其集成到创新应用中；人工智能造福社会部门负责设计和实施人工智能办公室在人工智能造福方面的国际参与，例如天气建模、癌症诊断和用于重建的数字孪生；人工智能创新和政策协调部门负责监督欧盟人工智能战略的执行，监测趋势和投资，通过欧洲数字创新中心网络和人工智能工厂的建立促进人工智能的采用，并通过支持监管沙箱和真实世界测试来培育创新生态系统。
设计框架的安全可持续性应用于...
在2022年，欧盟委员会披露了与安全和可持续性方面联系的框架的提议，其主要目标是提高对无毒环境的创新，并在这方面保留作为领先者的立场。1通过设计（SSBD）框架的这种安全和可持续性旨在识别和替代高度关注的化学品，并指出安全可持续的化学品和材料继续开发它们。2023年和2024年是测试框架并提交反馈以改进和进一步发展框架的时期。1在这种情况下，我们进行了涉及基于石墨烯的材料（原始石墨烯，氧化石墨烯和氧化石墨烯）的案例研究。石墨烯及其亲戚在2004年发现后获得了兴趣，这要归功于它们在电子和能量部门中非常需要的特性，具有出色的导热性和电导率，柔韧性和机械强度。2
使雷达检测安全可用于自主驾驶
摘要：雷达传感器由于其固体距离和速度测量能力及其对逆境环境条件的鲁棒性而列为用于高度自动化驱动功能的最常见传感器之一。但是，雷达点云很嘈杂，因此必须过滤。这项工作审查了当前的研究，目的是使可用于安全感知功能可用的雷达检测，以保证正确的环境表示。解释了对雷达错误对不同下游任务的影响。此外，考虑到当前标准和解释这些标准的最先进的研究，自动驾驶功能的安全性术语被照亮。此外，这项工作讨论了安全雷达信号处理和过滤，通过信息融合来丰富雷达数据点的方法，例如来自相机和其他雷达，以及用于基于安全雷达的感知功能的开发工具。最后，确定了雷达传感器安全保证的下一步。