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学术绩效评估：课程区域包括2个部分考试，46分，两个值为4分的简短考试，研究和工作表，5分，实验室20分和最终考试25分，最低面积为36，晋升注释为61分。 div>评估是根据官方活动日历确定的日期进行的，其中包括直接问题和计算问题，分析，电路的操作和设计描述和设计的书面评估。 div>每天获得援助，至少必须满足80％的援助。 div>In accordance with the evaluation and promotion regulation of the Undergraduate Student of the Faculty of Engineering, as follows: Evaluation instrument Weighing 2 partial exams 46% Short exams 4% research and tasks 5% laboratory 20% zone 75% Final evaluation 25% Promotion note 100% Programmatic Content 1.i 部分
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摘要：电子，认知计算和传感的大规模现代技术革命为当今物联网（IoT）的开发提供了关键的基础架构，以用于广泛的应用。但是，由于端点设备的计算，存储和通信功能有限，因此物联网基础架构暴露于广泛的网络攻击中。因此，darknet或黑洞（污水坑）攻击很大，并且最近针对多种物联网通信服务发射的攻击向量。由于DarkNet地址空间是作为保留的Internet地址空间演变而来的，在全球合法的主机上不考虑使用，因此任何通信运输IC都被推测为未经请求的，并且独特地认为是探测器，反向散射或错误概括。因此，在本文中，我们在物联网网络中开发，调查和评估基于机器学习的DarkNet流量检测系统（DTD）的性能。主要是，我们使用六种监督的机器学习技术，包括行李决策树的合奏（BAG-DT），ADABOOST决策树共制（ADA-DT），RUSBOOSTED决策树组合（RUS-DT），可优化的决策树（O-DT），可优化的k-nearest k-nearest Inloes noest（O-nearest ofignize k-nearest nearp-egrigheat（o-o-knn）和Optim optig optig optim difcs和optigs ivciminant（Outigizigriminant（O-DSC））和DSC。我们在最近且全面的数据集上评估了已实施的DTD模型，称为CIC-Darknet-2020数据集，该数据集由当代实际的实际IoT通信流量组成，其中涉及四个差异类别，这些类别在一个数据集中结合了VPN和Tor Trapl IC，其中涵盖了涵盖广泛捕获的Cyber-Attacts和Deampersshide Serpect Service的单个数据集。我们的经验绩效分析表明，与其他实施的监督学习技术相比，Bagging集成技术（BAG-DT）更高的准确性和更低的错误率，得分为99.50％的分类精度，低推断开销为9.09 µ秒。最后，我们还与其他现有的DTDS型号进行了对比，并证明我们的最佳结果比以前的最新模型改善了（1.9〜27％）。
基于物联网的盗窃检测商店关闭监控......
摘要 “基于物联网的商店百叶窗监控系统”项目旨在开发一种可靠且经济高效的解决方案，使用物联网 (IoT) 技术监控商业商店百叶窗的安全性和状态。商店百叶窗在保护企业及其资产方面发挥着关键作用，该系统提供了一种方便有效的远程监控其状态的方法。该项目利用物联网传感器、微控制器和基于云的平台的组合来提供有关商店百叶窗状态和安全性的实时信息。该系统使店主和保安人员能够通过用户友好的 Web 或移动应用程序接收即时通知并访问有关商店百叶窗状况的详细数据。店主和经理面临各种挑战，包括安全问题、运营效率和远程管理需求。基于物联网的商店百叶窗监控系统通过提供利用物联网设备和技术来监控、控制和管理商店百叶窗的综合解决方案来解决这些挑战。关键词：ESP 8266 节点 MCU、GSM 模块、振动传感器、激光传感器、柔性传感器简介