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对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。
针对物联网设备和配件的简单、可扩展、安全的身份验证
当用于满足欧盟 DPP 法规时，EdgeLock A30 可简化开发。例如，对于电池，IC 可用于检查电池组的真实性，利用存储在安全认证器内存中的预配置 OEM 证书，从而防止使用克隆和假冒产品。安全认证器内存还可用于存储可信的电池护照数据，并且与再制造、可修复性、重复使用/转售/二次生命和可回收性相关的生命周期数据也可以添加到内存中。
对物联网应用和微电器设备的压电能量收割机的设计
几年前电子设备的功率要求很高。但是，随着基于Internet的系统的技术发展，低功率的微电子设备的设计，WSN和IoT设备的设计变得必要。在这些系统中，大小和功率要求很低，在大多数情况下，电池的替代是具有挑战性的。对于这些微电子和物联网设备，丰富的能量收割机非常有用。在不同的丰富能源资源中，用压电悬臂束能量收割机收集振动能量。这项研究工作介绍了能量收割机（EH）的设计和分析，该功能收割机（EH）中包含一个单个压电悬臂梁，该悬挂式横梁捕获了悬架桥的振动能量。这种方法通过将压电能量收获构建为解决低功率设备面临的力量挑战的解决方案，将两件事联系在一起，从而使过渡变得更加自然和连接。设计中的主要挑战是将桥梁的共振频率与压电EH相匹配，该压电EH约为2.5Hz，以提取最大功率。为了克服Comsol多物理学中的特征频率分析。单光束压电EH的3D几何形状是在Comsol多物理固体作品中设计和分析的。在这项研究工作中，基于COMSOL多物理学中的第一个六种特征频率分析，单光束压电频率的几何参数与特征频率之间建立了关系。选择（0.98 m/s²）的力是因为它避免了与关键系统组件共鸣。对于有限元分析（FEA），通过在悬架桥中施加等于振动力（0.98m/ s2）的力来振动压电单光束收割机。收割机的输出的共振频率为2.5Hz。压电的输出为2.5Hz的800毫米伏特非常低。还将压电EH的输出结果与具有单分支结构的悬臂梁进行了比较。
使用联邦学习对物联网安全挑战进行研究入侵检测系统
物联网（IoT）是一个分散且不断变化的网络，它在安全方面构成了挑战。输入强调了对保护物联网设备及其数据免受潜在威胁的强大安全措施的需求。该研究侧重于联合学习（FL）技术，作为增强物联网安全性的潜在解决方案。fl模型旨在保护敏感数据，同时允许其与其他系统进行交换，从而成为保护物联网环境的有前途的方法。此外，该输入表明，实施入侵检测系统（IDS）是增强整体物联网安全性的附加策略。通过组合FL和ID，目的是开发一种全面的解决方案，以解决保护IoT设置的复杂问题。输入强调了探索机器学习（ML）技术的重要性，以改善物联网设备的安全协议。它还强调了验证FL技术在保护和传输物联网系统中的指定信息中的效果的重要性。ID的集成被提出是一项额外的措施，以增强整个物联网系统的安全性。最终，这项研究的目的是提供全面和有效的解决方案来应对物联网中的安全挑战，从而增加对这项技术在各个领域中应用的信任。
尽管缺乏发达的语言系统，猕猴大脑仍能对物体颜色进行知识表征
动物通过大脑中对世界的内部表征来指导其行为。我们旨在了解猕猴大脑如何存储这些一般的世界知识，重点是物体颜色知识。在猕猴中进行了三项功能性磁共振成像 (fMRI) 实验：观看彩色和无色光栅、观看他们熟悉的水果和蔬菜的灰度图像（例如，灰度草莓）以及观看真色和假色物体（例如，红色草莓和绿色草莓）。我们在色块中观察到了稳健的物体知识表征，尤其是位于 TEO 周围的色块：活动模式可以根据物体的记忆颜色对物体的灰度图片进行分类，并且这些区域中的响应模式可以在彩色光栅观看和灰度物体观看之间转换（例如，红色光栅 - 草莓的灰度图像），这样通过观看彩色光栅训练的分类器可以根据其记忆颜色成功地对灰度物体图像进行分类。我们的结果显示了猕猴物体颜色记忆的直接积极证据。这些结果表明基于感知的知识表征是一种保守的记忆机制，并为利用猕猴模型研究这种特殊的（语义）记忆表征开辟了一条新途径。
对物流策略和冷链技术创新的全面分析 - 文字审查（案例研究：印度尼西亚Paxel）
摘要：该国的经济发展对物流部门的增长和贡献有很大的影响，尤其是运输和仓储，其中之一受购物行为和客户生活方式的影响。一种物流分销模式是冷链，它要求公司具有物流策略和冷链技术创新以满足客户需求。本文献综述旨在全面分析实施物流策略和在冷物流中使用技术的影响，这与在一家物流服务提供商公司中进行的干燥物流不同。评估环境因素，温度和客户需求对设计策略选择的影响也将在本文中讨论。除此之外，文献综述还将回答实施物流策略和供应链技术对冷冻食品质量和安全性的影响。
对物联网时代的零信任安全性的多维调查
零值（ZT）模型假定所有用户，设备和网络流量在经过证明之前不应视为信任。零值模型强调了验证和认证每个用户和设备的重要性，并根据最低特权的原则限制对资源的访问。根据零值模型的原则，在成功呈现了基于不同因素的身份验证凭证和访问权限之后，将授予设备访问权限，例如用户身份，设备健康，位置和行为。然后将访问控件连续评估和更新为用户属性，位置和行为更改。零值模型可以应用于各个领域（医疗保健，制造，金融服务，政府等）提供一种全面的网络安全方法，以帮助组织降低风险和保护关键资产。本文旨在对零信任模型，其原理及其应用程序进行全面，深入的分析，并向希望采用这种方法的组织提出建议。我们探讨了零信任框架的主要组成部分及其在不同实践领域的集成。最后，我们就用户和设备的安全性和隐私性提供了有关零信任模型中开放研究问题的有见地的讨论。本文应帮助研究人员和从业人员了解零信托框架的重要性，并采用零信任模型，以实现其网络的有效安全性，隐私和弹性。
对物联网的隐私机器学习的性能评估
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 1。3贡献3 1。4论文大纲4 2相关工作5 2。1个隐私权培训5 2。2隐私保护推论8 2。2。1个obfnet 10 2。3其他混淆技术12 2。3。1传统混淆技术12 2。3。2 P 3系统13 2。 3。 3 DeepObfuscator 13 2。 3。 4基于GAN的面部混淆14 2。 4差异隐私14 3背景17 3。 1多层感知器17 3。 2卷积神经网络17 3。 3自动编码器18 3。 4神经网络计算复杂度度量19 3。 5降低降低19 3。 5。 1主成分分析（PCA）20 3。 5。 2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。 5。 3拥挤问题22 4方法论23 4。 1个obfnet创建23 4。 2像素溢出问题23 4。 3攻击方案24 4。 4量化隐私25 4。 5数据生成26 4。 5。 1彩色素26 4。 5。 2嘈杂的数据集26 4。 5。 3路径数据集28 4。 6反转攻击28 4。 6。 1重建网络（RECNET）29 4。 7特征提取攻击29 4。 7。 1 Colornet 30 4。 7。 9。2 P 3系统13 2。3。3 DeepObfuscator 13 2。3。4基于GAN的面部混淆14 2。4差异隐私14 3背景17 3。1多层感知器17 3。2卷积神经网络17 3。3自动编码器18 3。4神经网络计算复杂度度量19 3。5降低降低19 3。5。1主成分分析（PCA）20 3。5。2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。5。3拥挤问题22 4方法论23 4。1个obfnet创建23 4。2像素溢出问题23 4。3攻击方案24 4。4量化隐私25 4。5数据生成26 4。5。1彩色素26 4。5。2嘈杂的数据集26 4。5。3路径数据集28 4。6反转攻击28 4。6。1重建网络（RECNET）29 4。7特征提取攻击29 4。7。1 Colornet 30 4。7。9。2 Noisynet和Pathnet 31 4。8维度降低31 4。9实验体系结构33 4。1灯网33