XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络层
基于物联网的智能可再生能源面临的网络安全挑战
中间件负责弥合网络层和应用层之间的差距；它提取数据并将其转换为所需的格式。通过将大型系统分解为较小的部分，中间件使其更易于管理，因此更加面向服务。在应用层中，我们发现了应用平台和云计算平台。通过网关从感知层发送的数据被接收并存储在应用层中，然后应用层对数据进行分析、组织和执行计算。因此，应用层负责通过图形表示或报告将从 Web 服务器获得的有关受监控参数的数据发送给最终用户。图 5 描述了涉及执行不同任务的上述层
重新定义地铁网络|白皮书
是将IP超过密度波长多路复用（ipodwdm）收敛孤立的网络层。能够将下一代相干光学器件直接插入云地铁路由器，因此您可以将400GBE的容量及以外带到网络的每个角落。使用Juniper的融合光路由体系结构（CORA）将所有内容巩固到IP网格体系结构上，您还可以解放传统上闲置的闲置Lambdas储备以进行光网络保护，从而释放多达50％的带宽。同时，您消除了许多应用程序对外部DWDM发频器的需求，即强制使用电源和空间要求，降低资本费用，并将TCO减少超过45％。
如何使用2024 OWASP移动前十和OWASP ...
这涉及与数据传输或接收有关的威胁。移动生态系统中关键的攻击表面之一是移动应用程序和后端服务器之间的API通道。中间人（MITM）对此频道的攻击对移动用户构成了重大威胁。设备和服务器之间的拦截和操纵COM通用已成为一个普遍的攻击向量。如果攻击者可以获得客户端的控制，即使使用SSL，也可以通过重新包装或使用Frida等挂钩框架进行MITM攻击，以在运行时修改应用程序行为。重要的是要假设网络层需要窃听，并且客户端设备上的信任存储是对操作开放的。
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网络，电路交换，数据包切换，多路复用（TDM，FDM），分层：OSI和TCP/IP的基本概念和分类控制），网络层（Internet协议，IPv4数据报，Internet地址类，特殊IP地址ARP，IPv6，ICMP，ICMP，网络地址翻译（NAT），Internet路由协议和算法，X.25，框架继电器和ATM，MPL和ATM，MPLS），物理和链接层函数（错误检测和链接，ARQ，链接，链接，lanq efertion topers，lanq toermes，lan lan lan lan lan thl liN，brID，brID，lid，lid，覆盖网络，命名，内容分配网络，对等系统，DHT，网络攻击）。
BAA 呼叫 N00014-23-S-BC05 海军研究办公室特别计划公告
研究机会：物理和网络层原型 (PNLP) I. 简介 本公告描述了一项海洋战场水雷战和海洋工程系统科学与技术 (S&T) 工作，名为“物理和网络层原型”，隶属于 N00014-23-S-B001 工作，是海军和海军陆战队科学与技术的 FY23 长期广泛机构公告 (BAA)，可在 https://www.nre.navy.mil/work-with-us/funding-opportunities/announcements 找到。提案的提交、评估以及研究补助金和合同的发放将按照上述 BAA 中所述进行。本公告的目的是引起科学界对 (1) 要研究的领域、(2) 2023 年 2 月 10 日的机密行业日，供对此领域感兴趣的人进行对话，以及 (3) 提交白皮书和完整提案的计划时间表。II.主题描述 提议的主题将探索和开发用于多种空中、地面和地下系统的海底多模态通信范例。PNLP 计划将致力于硬件（调制解调器和测试框架）和软件（包括新波形）的开发，以支持有人和无人驾驶车辆的海底多模态通信。 背景：优化和定制海底资产之间的通信的能力长期以来一直是环境优先的范例。有人和无人资产推动着通信范例，并可以利用环境获得集体利益。这项工作代表了海底多模态通信技术发展的演变，以实现持久性和针对特定环境的定制环境增益。 目标：海军研究办公室 (ONR) 有兴趣收到有关支持海上通信硬件和软件技术的技术提案。这项工作希望在海底环境和通过空气-水界面提供资产之间有保证的、优化的通信。硬件和软件技术解决方案都应解决吸收和转换不同通信模式的能力，并针对其呈现的环境对其进行优化。
基于深残留网络（RESNETS）2631
从磁共振图像（MRI）中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络（DNN），因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性，通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。 此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。
网络操作的端到端自动化
以及采用多代理系统进行自主决策制定，中兴通讯说，其解决方案利用了复杂的任务调度算法。“这种协同作用可以使复杂的跨域任务的无缝协调和执行。”“结果是一个完全集成的闭环系统，可以使业务，网络和服务流程保持一致。通过自动化这些关键操作，架构确保了更高的效率，适应性和响应能力，为一个真正自主网络生态系统铺平了道路，以满足数字时代不断发展的需求。”目的是实现流程的无缝端到端集成，分解业务运营和网络操作之间的传统孤岛，并确保所有网络层的凝聚力性能
收到有关 NIST IR 8547 (ipd)《向后量子密码标准过渡》的公众意见
由于“先收集，后解密”的场景，我同意在 PQC 范围内解决机密性通常比解决真实性更为紧迫的评估。幸运的是，集成 ML-KEM（例如，作为混合解决方案）的工程权衡通常对于大多数用例都是可以接受的。不幸的是，对于 PQC 迁移范围内相对不那么紧迫的问题，情况并非如此（例如，将 ML-DSA 集成到 TLS 中通常会导致握手期间的额外往返，因为 TCP 的常用初始窗口大小也是在不同的网络层确定的）。因此，在我看来，如果可以预见 CRQC 可能在未来几年内实际实现，那么将 PQC 签名方案集成到 TLS 等协议中才是合理的权衡。我目前没有看到这种紧迫性。
自动路面状况数据收集质量控制、质量保证和可靠性
州公路机构已经认识到其路面管理系统需要高质量的数据。然而，很难得出好数据的价值。在过去二十年中，路面状况数据收集的主要组成部分几乎完全自动化。自动化路面状况评估的准确性和可靠性会显著影响项目和网络层面的路面决策，导致机构资金和资源分配不优化。因此，机构必须确保收集和处理高质量的路面状况数据。印第安纳州交通部 (INDOT) 认识到拥有高质量路面状况数据的重要性，但与该国许多其他州公路机构一样，INDOT 依赖承包商提供所需质量的路面状况数据。与其他类似
人工智能与蜂窝网络 1
在物理层 (L1)，AI 在优化空中接口、改善信号质量和提高整体频谱效率方面发挥着至关重要的作用。在数据链路层 (L2) 和网络层 (L3)，AI 有助于调度、移动管理和拥塞控制等任务，确保设备和网络之间的通信顺畅。在更高级别，包括无线接入网络 (RAN) 和分组核心，AI 有助于网络切片、动态资源分配以及协调不同用例之间的复杂操作。判别性 AI 一直是电信闭环控制系统的核心，特别是在 L1 和 L2 等较低层，其中精确、实时的决策对于信号处理和资源分配等任务至关重要。这些模型擅长根据现有数据优化网络性能。