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用于互联网连接系统的机器学习和网络安全性的硕士学位,用于互联网连接系统的机器学习和网络安全性(硕士学位网站)旨在提供高级和专业的科学和技术培训,并在包括互联网系统的互联网系统中的互联网系统(包括互联网系统)的应用中,包括DII的互联网智能和网络安全性,特别是事物系统。因此,目的是涵盖当前接受这种培训的专业人员的短缺,该专业人员在行业和ICT技术研究中受到高度重视。
在过去的十年中,对通信,自动化,计算,传感和定位领域中的连接和自动化车辆(CAV)(CAV)(CAV)以及相关的启用技术引起了人们的兴趣。的确,骑士有望彻底改变未来的运输和生活质量。通过利用新型的效率空气接口,不同的无线电访问技术以及破坏性的网络软件技术和边缘 /云计算解决方案,第五代(5G)的位置,以确保超低延迟,以确保超高可靠性,良好的可靠性工具和高数据率的工具工具(V2x)(V2x)。车辆生态系统的复杂性和独特性,所涉及的利益相关者和标准开发组织的种类,设想的CAV应用的不断发展的本质,以及在5G支持的V2X中吸引研究社区的众多活动,这是该特殊问题的主要动机之一,旨在集中这一问题。本期《未来互联网杂志》本期中包含的论文提供了5G V2X通信和网络领域中新兴主题的全面概述。更详细地说,它们涵盖了从第三代伙伴关系项目(3GPP)5G和V2X架构增强功能到物理层编码技术和无线电访问技术,同时考虑与网络编排和本地化相关的问题。其中一些还报告了最近结束的持续协作研究项目的成就。此外,收集的论文本质上是异质的,这是特殊问题的主要优势之一:它们从技术上是合理的理论分析和及时的建筑设计贡献到算法设计和实践贡献。尤其是,在涉及各个领域的专家审阅者的严格审查过程之后,总共接受了来自行业和学术界的作者,共有六本出色的原始研究论文,这些论文已被接受。第一篇论文[1]剖析了与跨境和多运营商V2X部署相关的主要挑战,重点是三个代表性的合作,连接和自动化流动性(CCAM)服务:电视操作驾驶,自动驾驶和预期合作的高度限制图和分配的高度验证图和分配。增强漫游方案,间边缘云协调机制,网络切片选择和服务质量
摘要:在三十多年来,基于肿瘤选择性治疗实体瘤的渗透性和保留率(EPR)效应的纳米医学已受到了很大的关注。然而,由于肿瘤或栓塞性肿瘤血管,晚期癌症的治疗仍然是一个巨大的挑战,这导致了EPR效应的所谓异质性。我们先前使用一氧化氮供体和其他称为EPR效应增强子的药物来恢复血管中血管中血流受损的方法。在这里,我们表明,两个新型的EPR效应增强剂 - 异端二硝酸盐(ISDN,Nitrol®)和Sildena fi柠檬酸盐 - 将三种大分子分子药物递送至肿瘤:聚(造型(造型(造型))(造型 - co-maleic Acid)(Sma)和cisplatin,smaplatin,smaplatin,smaplatin;聚(N-(2-羟丙基)甲基丙烯酰胺)聚合物共轭锌原磷脂(光动力疗法和成像);和SMA葡萄糖胺 - 偶联的硼酸络合物(硼中子捕获疗法)。我们在患有晚期C26肿瘤的小鼠中测试了这些纳米果。当这些纳米医学与ISDN或Sildena-Fil一起施用时,肿瘤递送,因此阳性治疗结果在直径为15 mm或更多的肿瘤中增加了2至4倍。这些结果证实了使用EPR效应增强子恢复肿瘤血流的基本原理。总而言之,所有测试的EPR效应增强剂均显示出在癌症治疗中应用的巨大潜力。
摘要。量子计算机的威胁是真实的,将需要经典系统和应用程序的显着资源和时间,以准备针对威胁的补救措施。在算法级别,这是两个最受欢迎的公钥加密系统RSA和ECC,使用Shor's算法易于量化加密分析,而Grover的Algorithm的algorithm却削弱了对称键和基于哈希的密码系统。在实施层中了解了较少的知识,在这种情况下,企业,运行和其他考虑因素,例如时间,资源,专有技术和成本可以影响受威胁的申请的速度,安全性和可用性。,我们对20种众所周知的威胁建模方法进行了景观研究,并在与攻击树和大步互补时识别面食,作为评估现有系统量子计算威胁的最合适方法。然后,我们在通用的网络物理系统(CPS)上进行意大利面威胁建模练习,以证明其效率并报告我们的发现。我们还包括在威胁建模练习中确定的缓解策略,以供CPS所有者采用。
Onshore Renewables ➢ Commence RESS 5 Auction, review of RESS, and commence design of new scheme ➢ Finalise ARET 2025 Work Programme ➢ Operation of Small-Scale Renewable Electricity Support Scheme ➢ National Planning Framework (DHLGH), Wind Guidelines (DHLGH), commence Regional Renewable Electricity Strategies ➢ National mapping of Renewable Electricity Areas and commence work on designating Renewable Acceleration Areas (RED III) Electricity Grid ➢ Private Wires Policy Framework ➢ LEU Scenarios from EirGrid ➢ Working Group report on barriers to gird projects and proposed solutions ➢ 2 * Quarterly reports on progress of key reinforcement projects ➢ Transposition of RED III on faster connection of renewables, and heat pumps
该模块的总体目标是解决(i)对对手和恶意政党提出的对系统安全的威胁的基本问题,(ii)安全系统的用户所需的服务,以及(iii)应对这些威胁的机制。More specifically, this module covers computer and network security concepts, number theory, block cyphers and the data encryption standard, finite fields, advanced encryption standard, block cypher operation, random bit generation and stream cyphers, public-key cryptography and RSA, cryptographic hash functions, message authentication codes, digital signatures, key management and distribution, user authentication, network access control and cloud security, transport-level security, wireless network安全性,电子邮件安全性和IP安全性。
抽象的水下无人机对于科学研究,环境监测和海上操作至关重要,可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而,他们的部署面临着低带宽,高潜伏期,信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下,传统的集中数据处理方法效率低下,因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战,本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习(FL)框架。与集中式方法不同,FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备,从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外,FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁,包括零日攻击,而无需直接暴露敏感数据,从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测,FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战(IOUT)。