多年来,Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近,正在为物联网(IoT)设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是,大多数现有的物联网蜜饯,甚至是高相互作用的物联网,攻击者很容易检测到,由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量,因此可以观察到蜜罐流量。这意味着,要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能,物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标,我们提出了一种基于深度学习的新方法,用于产生流量,以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估,我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态,即使与自适应攻击者也无法区分。
率先在新加坡建立综合物流生态系统新加坡港务集团(PSA)在今天的奠基仪式上推出了 PSA 大士供应链中心(PSCH),这是其在大士港战略扩张的核心部分。这个最先进的设施计划于 2027 年投入使用,将改变新加坡的物流和供应链格局。PSCH 位于自由贸易区内大士港旁边的战略位置,将与新加坡广泛的供应链生态系统无缝集成,作为区域配送中心和集装箱货运站提供无与伦比的连接性和规模。其全面的增值服务及其创造的供应链协同效应将进一步巩固新加坡作为全球物流和供应链强国的地位。 PSCH 占地超过 200 万平方英尺,将配备尖端技术,例如先进的机器人和自动化系统,包括自动存储和检索系统 (ASRS) 和智能仓库交换 (iWX)(有关这些技术的更多详细信息,请参阅附件 A)。这些创新旨在满足现代供应链不断变化的需求,为客户提供增强的可视性、简化的流程和适应不断变化的全球市场所需的灵活性。该枢纽还体现了 PSA 对可持续发展的坚定承诺,融合了可再生能源、可持续排水系统和节能设计等环保功能。这些措施与 PSA 实现净零排放的更广泛目标相一致,进一步推进和支持新加坡顺利过渡到绿色和可持续的未来。PSA 国际集团董事长 Peter Voser 先生表示:“PSA 大士供应链枢纽 (PSCH) 的战略定位是与大士港创造卓越的协同效应,它将有助于提高港口和供应链生态系统的价值获取。这一新枢纽不仅能支持新加坡的贸易和物流业,还能支持东南亚及其他地区。PSCH 将成为新加坡通向世界的门户。随着 PSA 不断扩大的港口相邻解决方案套件,我们在实现构建更加互联互通、可持续的端到端供应链生态系统的愿景方面正在取得重大进展。”PSA 国际集团首席执行官王金榜先生表示:“快速发展的全球贸易格局要求我们重新思考我们的商业战略和模式。在我们继续确保关键位置地位的同时,我们还需要连接我们的战略节点,形成一个有凝聚力的综合网络,以符合我们的节点到网络战略。随着 PSA 大士供应链枢纽的成立,我们的集体实力和协同作用将使PSA能够充分利用我们合并后的港口和更广泛的物流网络的潜力,以提供无与伦比的高效和可靠的服务
此RFP文档并未声称包含所有投标人可能需要的所有信息。投标人应进行自己的尽职调查,调查和分析,并应检查本RFP文档中信息的准确性,可靠性和完整性,并从适当来源获得独立的建议。TIDCO代表不做任何陈述或保证,不得根据RFP文件的准确性,可靠性或完整性,不承担任何责任,并与被视为构成RFP文档的一部分,授予任务的一部分,授予TIDCO或其他任何方法的信息或其他任何信息的信息或其他任何信息或其他方式。准投标人将负责其员工的所有义务,付款,遵守《劳动法》,最低工资法和与投标人工作人员工作有关的任何其他法案。在任何情况下,TIDCO都不应对出价者员工的法定要求负责。
此RFP文档并未声称包含所有投标人可能需要的所有信息。投标人应进行自己的尽职调查,调查和分析,并应检查本RFP文档中信息的准确性,可靠性和完整性,并从适当来源获得独立的建议。TIDCO代表不做任何陈述或保证,不得根据RFP文件的准确性,可靠性或完整性,不承担任何责任,并与被视为构成RFP文档的一部分,授予任务的一部分,授予TIDCO或其他任何方法的信息或其他任何信息的信息或其他任何信息或其他方式。准投标人将负责其员工的所有义务,付款,遵守《劳动法》,最低工资法和与投标人工作人员工作有关的任何其他法案。在任何情况下,TIDCO都不应对出价者员工的法定要求负责。
AKIC Amritsar-Kolkata Industrial Corridor BISAG-N Bhaskaracharya National Institute for Space Applications and Geoinformatics CCTV Close-Circuit Tele Vision CFS Container Freight Station CONCOR Container Corporation of India Ltd EDFC Eastern Dedicated Freight Corridor EV Electric Vehicle EXIM Export-Import FCI Food Corporation of India GDP Gross Domestic Product GI Geographical Indicator ICD Inland Container Depot JNPT Jawaharlal Nehru Port Trust (Nhava Sheva Port) LEADS Logistics Ease Across Different States LSP Logistics Service Provider MMLP Multi-Modal Logistics Park MoCI Ministry of Commerce and Industry, Government of India MoRTH Ministry of Road Transport & Highways, Government of India MSME Micro, Small and Medium Enterprises NHAI National Highways Authority of India NMP National Master Plan NOC无异议证书ODOP ODOP ODOP ONESTOP PCTO私人集装箱列车运营商PGA参与政府机构PPP公私伙伴关系PSIEC PUNJAB旁遮普小型工业和出口公司PSWC Punjab State punjab State Punjab State Corporation Puda Puda Puda Puda Puda物流委员会SLCC国家物流协调委员会SMP州总体计划将出口计划的贸易基础设施与Union Union领域的贸易基础设施联系起来
在智能医疗保健方面,基于风险因素数据[6-13],机器学习的使用引起了人们对糖尿病预测的广泛关注[14,15]。但是,这些作品集中在独立糖尿病预测上。据我们所知,没有任何工作提出针对糖尿病预测的智能医疗保健框架。本文旨在通过提出HealthEdge来解决这一空白,这是一个基于机器学习的智能医疗保健框架,用于在集成的Iot-edge-Cloud计算系统中预测2型糖尿病。建议的系统使用医疗传感器/设备分析糖尿病风险因素,并预测一个人中糖尿病的发生率。机器学习模型是在云中训练的,然后Edge服务器使用开发的模型进行糖尿病预测。本文的主要贡献如下。
摘要:综合后勤保障(ILS)对于保障装备全寿命周期的作战能力具有重要意义。装备ILS过程中存在众多环节和复杂的产品对象,使得ILS数据具有多源、异构、多维的特点。目前的ILS数据不能满足高效利用的需求。因此,ILS数据的统一建模极为紧迫且意义重大。针对ILS数据的一致性和全面表达问题,本文提出了一种统一数据建模方法。首先,在分析ILS数据特点的基础上,构建了四层的统一数据建模框架。其次,依次构建了Core统一数据模型、Domain统一数据模型和Instanced统一数据模型。然后,分析了ILS数据在时间、产品、活动三个维度上的表达方式。第三,构建了Lifecycle ILS统一数据模型,并讨论了多维信息检索方法。在此基础上,设备ILS流程中的不同系统可以共享一套数据模型,并通过不同的视图为ILS设计人员提供相关数据。最后,基于开发的统一数据建模软件原型,构建了实用的ILS数据模型,验证了所提方法的可行性。
本标准规定了军品物流规划的基本规定,并制定了执行此项工作的程序的一般要求。本标准的要求适用于以下类型的军用产品:武器和军事装备;部队、武器和军事装备的通信和控制系统;工程和技术结构、武器装备和军事装备(如适用);用于生产、修理、现代化和(或)销毁(处置)武器和军事装备(如适用)的特种设备:用于生产、运营、修理、现代化和(或)销毁(处置)武器和军事装备的设施(如适用)。本标准适用于为军品出口提供综合物流保障的工作。