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certh-iti能力在AI驱动的5G/6G网络中
1。seriot-（技术合作伙伴） - （H2020 -iot -3-2017） - 安全且安全的物联网 - （IOT）2。5G-MONARCH-（技术合作伙伴） - （H2020-ICT-2016-2017） - 5G移动网络体系结构，用于5G和3。Avenue-（技术合作伙伴） - （H2020-ART-2017-2017） - 自动驾驶汽车将演变为新的城市体验 - （自主公交的物理安全和网络安全性）4。niove-（Niove） - （协调） - （H2020-SU-ICT-01-2018） - 一种新型的自动式镜头 - 互联网 - 互联网 - 互联网 - （（巴士）5。SHOW-（技术经理和技术合作伙伴） - （H2020-DT-ART-2018-2019-2019-2020） - 全球采用的共享自动化操作模型 - （RIS，自动驾驶汽车上的网络安全）6。 sancus-（技术合作伙伴） - （H2020 -SU -ICT -2019） - 统一统计抽样，审计和防御过程的分析软件方案 - （5G网络上的网络安全）7。 neoteric-（技术合作伙伴） - （H2020 -ICT -2019-2） - 神经形态重新配置的集成光子电路作为人工图像处理器 - （基于AI的光子光子集成电路和神经形态计算）8。SHOW-（技术经理和技术合作伙伴） - （H2020-DT-ART-2018-2019-2019-2020） - 全球采用的共享自动化操作模型 - （RIS，自动驾驶汽车上的网络安全）6。sancus-（技术合作伙伴） - （H2020 -SU -ICT -2019） - 统一统计抽样，审计和防御过程的分析软件方案 - （5G网络上的网络安全）7。neoteric-（技术合作伙伴） - （H2020 -ICT -2019-2） - 神经形态重新配置的集成光子电路作为人工图像处理器 - （基于AI的光子光子集成电路和神经形态计算）8。5G路由 - （技术合作伙伴） - （H2020-ICT-2019-3） - 第五代连接和自动移动性跨境EU试验 - （V2X推动器和5G）9。Zero-Swarm - (Coordinator) - (HORIZON-CL4-2021-TWIN-TRANSITION-01-08) - Zero-enabling Smart Networked Control Framework For Agile Cyber Physical Production Systems Of Systems - (Cybersecurity on industrial 5G networks) 10.Ultimo-（服务负责人和技术合作伙伴） - （Horizon-CL5-2022-D6-01-01） - 使用自动化车辆前进可持续以用户为中心的可持续用户流动性 - （RIS，V2X，AI基于AI的反在内，自动化汽车上的自动化和网络安全性）11。箭头 - （协调员） - （1st 6g-sandbox打开呼叫，HE-JU-SNS-2022-Stream-c-01-01） - AI驱动的数字安全流程在云本地5G和超越网络上 - （5G Networks＆Trains＆Trials in 5G网络上的网络安全）natwork-（协调员） - （Horizon-JU-SNS-2023-tream-B-01-04） - 分布式自动溶解增强服务的Net-Zer-Zero自适应激活 - （网络安全性和物理安全性）（5G/6G网络上，RIS，AI基于AI，AI基于AI，AI基于AI的抗imiv）
狭窄空间中的认证随机性
可靠的随机性是算法和应用中的核心成分，从数值模拟到统计抽样和加密。纠缠量子状态的测量结果可能违反铃铛不平等，从而保证其内在的随机性。这构成了证明随机性生成的基础。但是，此认证需要空间分离的设备，使其不适合紧凑的设备。在这里，我们提供了一种通用方法，用于在小规模应用程序上进行认证随机性生成，并执行结合固态发射极和玻璃芯片的集成光子演示。与大多数现有的认证协议相反，在没有空格分离的情况下，该协议容易受到现实设备固有的漏洞的影响，我们实现了信息泄漏的协议，因此与新兴的紧凑型可扩展设备兼容。我们演示了一个双重光子的光子设备，该设备在随机性上达到了最高标准，但对于现实世界的应用而被删除。完整的94.5 h长的稳定过程利用了一个明亮稳定的单光子量子点的源，以可重新发现的光子芯片为基础，并在Milliradian范围内在实现的阶段稳定，并且在93％以上的纠缠光子的一致性不可区分。使用上下文框架，我们证明了私人随机性生成，并实现了与随机扩展相兼容的速率，以安全地针对量子对手。
AMaLa：通过退火突变近似景观分析定向进化实验
我们提出了退火突变近似景观 (AMaLa)，这是一种从定向进化实验测序数据推断适应度景观的新方法。定向进化实验通常从单个野生型序列开始，该序列经历达尔文体外进化，通过多轮突变和选择达到目标表型。近年来，定向进化正在成为一种在受控实验条件下探测适应度景观的有力工具，并且由于对不同轮次进行了高通量测序，定向进化成为开发准确统计模型和推理算法的相关试验场。适应度景观建模策略要么使用变体的丰富度作为输入数据，因此需要在不同轮次观察相同的变体，要么简单地假设最后一轮测序的变体是平衡采样过程的结果。 24 AMaLa 旨在有效利用所有序列轮次的时间演化中编码的信息。为此，一方面，我们假设序列轮次之间存在统计抽样独立性，另一方面，我们用时间相关的统计权重来衡量序列空间中所有可能的轨迹，该权重由两个贡献组成：（i）一个解释选择过程的统计能量项，（ii）一个简单的广义 Jukes-Cantor 模型来描述纯突变步骤。30 这种简单的方案使我们能够准确地描述具体实验设置中的定向进化动力学，并推断出一个适应度景观，该景观可以正确再现选择下的表型（例如抗生素耐药性）的测量值，明显优于广泛使用的推理策略。我们通过展示推断的统计 34 模型如何用于预测野生型序列的相关结构特性，以及如何重现未用于训练模型的大规模功能筛选的突变效应，来评估 AMaLa 的可靠性。36
机器学习授权的物联网边缘医疗解决方案
管理医疗传感器收集的大量数据量提出了提取相关见解的挑战。本文主张开发针对人体传感器网络量身定制的算法，以识别收集的数据中的异常值。利用机器学习和统计抽样方法，本研究旨在优化实时响应，尤其是当计算任务迁移到后端系统时。解决了各个领域的计算能力的分散体的增加，本研究突出了计算所带来的潜在瓶颈，因为Things Internet（IoT）设备扩散。为了减轻电池排水，一种常见的方法涉及将处理处理到背景服务器上。但是，物联网设备的广泛采用引发了人们对隐私和安全性的关注。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。 机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。 边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。 通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。 具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。 所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。本文强调了将云，边缘计算和机器学习组合在基于分布式边缘计算的物联网框架中的重要性，从而为各个域中的实时，高效解决方案提供了潜在的途径。
卢旺达的冷链物流项目和园艺出口公司的绩效：
在全球范围内，园艺进口的前三个市场是欧洲，美国和阿联酋。本研究的一般目标旨在评估卢旺达园艺出口公司园艺出口公司绩效的影响：卢旺达园艺出口商协会的案例研究。这项研究的具体目标：评估卢旺达园艺出口公司在卢旺达的园艺导出公司产生的成本相关的影响，以评估冷链物流中使用的技术对兰旺达园艺公司绩效的贡献，并确定冷链商店对HORTICURTURTURTURAURT EXPORTURE COMPACY的地理位置的影响。研究的重点是系统理论和基于资源的理论。通过结合定量和定性分析技术，研究人员使用了一种相关方法来寻找研究组件之间相互作用的模式。这项研究基于卢旺达园艺出口公司120名受访者中92名的回应。统计抽样和其他方法是研究中使用的“混合方法”方法的一部分。分层和随机抽样用于选择出口商，同时使用方便和有目的的抽样来从冷链物流管理组中选择参与者。使用个人和次要来源，该研究旨在确定冷链物流对卢旺达园艺出口业务增长的影响。对于辅助数据集，他们通过经济记录和冷链设施的相关文件梳理。对于主要数据集（涵盖2021 - 2023年）的主要数据集，研究人员利用封闭的问题来调查参与者。使用社会科学统计软件包的24版对数据进行了分析，这是社会科学领域广泛使用的统计工具。描述性数据以显示百分比和频率的表中显示。此外，进行了回归分析，以更深入地研究研究变量之间的关系。调查结果表明，某些因素与绩效之间存在显着关联。首先，与冷车和冷房间相关的成本与性能相关（β= 0.427，p <0.05）。这意味着维持冷车和房间的较高支出往往与园艺出口公司之间的表现更好。其次，冷链物流中使用的技术也与性能表现出正相关，尽管效果大小较小，并且p值略高（β= 0.395，p <0.05）。这表明在管理冷链物流过程中采用先进的技术可能会对这些公司的业绩产生积极贡献。最后，冷链商店的地理位置显示出与性能的显着正相关关系（β= 0.879，p <0.05）。结果表明，园艺出口公司可以通过投资冷链物流，制冷和持有设施来提高其绩效和利润。如果卢旺达想让园艺出口更具竞争力，则在做出最终决定之前，Hear应该权衡各种冷卡车和冷房间解决方案的利弊。关键词：冷链物流项目，与冷车和冷空间相关的成本，冷链商店的地理位置，园艺导出公司，绩效，冷链物流中使用的技术………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………