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确保智慧城市：对网络安全挑战和策略的审查
在快速的城市化和技术进步时代的摘要中，智能城市的出现向城市挑战提供了创新的解决方案。但是，将各种技术集成到城市基础设施中也使城市面临着前所未有的网络安全威胁。本评论对智能城市面临的网络安全挑战进行了全面审查，并探讨了减轻这些风险的策略。智能城市利用传感器，设备和系统的互连网络来提高效率，可持续性和公民服务。然而，这种相互联系会产生容易受到网络威胁的复杂攻击表面。主要挑战之一是在智能城市基础设施中部署的各种物联网设备范围，通常缺乏强大的安全机制。这些设备容易受到网络犯罪分子的剥削，例如数据泄露，破坏和监视。此外，智能城市系统的相互联系性质扩大了网络攻击的潜在影响，对关键基础设施，公共安全和隐私构成了重大风险。威胁行为者可以利用互连系统中的漏洞破坏基本服务，操纵数据甚至造成身体伤害。智能城市依赖于数据驱动的决策，数据的完整性和机密性成为最高问题。
i＆t和香港的智慧城市发展
ITIB于2023年12月发布了有关促进数据流和保护数据安全性的政策声明，阐明了政府的管理原则和有关数据流和数据安全的关键策略，并提出18个具体的行动项目。（https://www.itib.gov.hk/en/publications/）
2024 年劳动部劳动力发展署桃竹苗分署AI 智慧控制创意竞赛
二、竞赛日期： 113 年5 月29 日(星期三) 08:00-16:00 三、竞赛地点：桃园市方曙商工四、活动网址： http://www.fsvs.tyc.edu.tw 五、办理单位： (一)指导单位：劳动部劳动力发展署桃竹苗分署(二)主办单位：方曙商工高级中等学校、 (三)协办单位：国立勤益科技大学、中华科技大学、万能科技大学、先创国际股份有限公司(四)竞赛时程表：
利用人工智能促进智慧城市能源行业发展：文献综述
摘要：随着智慧城市的发展，部署物联网 (IoT)、信息物理系统，尤其是人工智能 (AI) 等先进技术对于有效管理能源资源至关重要。这些技术有助于整合能源生命周期的各个要素。通过整合可再生能源、电动汽车和智能电网等智能基础设施，人工智能成为改善各种城市进程的基石。本研究使用 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）和 Scopus 数据库，仔细回顾了现有文献，重点关注四个主要能源领域的人工智能技术：发电、输电、配电和消费。此外，本文还展示了在智慧城市实施人工智能时的技术差距。共分析了 122 篇同行评审文章，结果表明人工智能技术已在每个领域取得了显着进步。例如，人工智能算法已用于能源生产以优化资源分配和预测性维护，尤其是在可再生能源领域。人工智能在输配电领域异常检测和电网稳定方面发挥着重要作用。因此，本评论概述了趋势、高影响力文章和新兴关键词集群，提供了一个全面的分析视角，通过它可以评估人工智能在智慧城市能源领域的多方面应用。目标是提供一个广泛的分析框架，概述当前部署的人工智能技术，并阐明它们对城市能源可持续发展的相关影响。本综述面向政策制定者、城市规划者和研究人员，他们有兴趣利用人工智能的变革潜力来提高能源领域智慧城市计划的可持续性和效率。
智慧城市与土木工程：融合技术促进城市发展
本研究论文探讨了智慧城市与土木工程的交集，研究了技术整合如何推动可持续城市发展。该研究调查了先进的基础设施、物联网设备和数据分析在优化资源利用、增强市民服务和提高城市整体复原力方面的作用。通过案例研究和分析，本文旨在深入了解智能技术与土木工程实践相结合所带来的挑战和机遇，全面了解现代城市规划和发展不断变化的格局。本研究论文探讨了技术与土木工程的融合，以促进智慧城市和城市发展。通过研究技术创新与传统土木工程实践之间的共生关系，该研究探讨了它们对基础设施、可持续性和城市生活的共同影响。摘要介绍了将技术与土木工程融合以促进更智能、更具复原力的城市环境演变的变革潜力、挑战和影响的关键见解。
为了探索无限的太空，人类发挥想象力和智慧，创造出超乎想象的设备、运载工具和机器。页
弥合技术差距并实现关键领域的自力更生仍然是一项重大挑战。受此影响，印度的一些先进空间技术完全依赖进口，例如高强度碳-碳（C-C）纤维、太空使用的太阳能电池等。基础设施限制：印度空间技术领域的初创企业面临基础设施相关的限制。这使得他们很难快速制作原型并测试模型。出现这种情况的部分原因是私营企业缺乏先进的测试和培训设施。缺乏技术人才：训练有素的科学家、工程师和技术人员仍然短缺，无法满足不断扩大的太空计划的需求。商业竞争日益激烈：全球航天工业正在迅速商业化，私营公司正在迅速进入该领域。
下一代智慧交通发展现状及趋势展望
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应用的改进的智慧边缘检测用于诊断人脑肿瘤的医学图像
医疗图像处理已成为诊断过程的关键要素之一，因为最近医疗成像的使用增加，而临床医生在诊断患者中对这种计算机处理的医学图像的依赖。由于传统的Canny Edge检测算法对噪声很敏感，因此在滤除噪声时会很容易丢失弱边缘信息，并且其固定参数的适应性差。建议的算法引入了图像块强度操作员的概念，以替换图像梯度。此外，建议的算法的计算速度相对较快，因为它可以通过块而不是像素来构图，而不是像素。提出了两种自适应阈值选择方法，一种基于图像梯度幅度的中值累积直方图，另一个基于两种类型的图像像素的标准偏差（一个具有较小的边缘信息，另一个带有丰富的边缘信息）。所提出的算法可以分为四个阶段：输入医学数字图像，将颜色的医学图像转换为灰度，应用改进的Canny Edge检测，然后计算MSE＆PSNR测量，此外，肿瘤学家进行了视觉问卷，以找出使医疗图像增强的方法清晰。