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更安全的互联网日2025
蛋白石探索如果在线发生某些事情，他们会感觉如何。紫水晶是什么个人信息，我们应该分享什么而不是在线分享？蓝宝石探索儿童可能会在网上发现自己的情况的情况，并谈论他们将如何处理这些情况。ruby什么是骗局，以及如何发现某物是骗局。祖母绿要了解网络钓鱼，人们会为哪些信息提供网络钓鱼以及他们如何做到这一点？钻石学习有关保护您的个人资料以及如何将数据保持私密的学习。所有关于此主题的工作都是适合您孩子所在的学习区的年龄。此外，我们正在学校网站上更新对父母和护理人员的指导。转到名为“钥匙信息”的选项卡，然后从下拉菜单中选择“在线安全”。您还将收到一条短信，以投票通过您是否会发现我们为父母/护理人员提供“诊所”来携带孩子的设备很有用，我们可以帮助您为您提供父母的控制。在更安全的互联网日之后，我们的孩子完成的工作将用于在大厅创建整个学校展示，以增强学习并为儿童提供建议和支持。
用智能物联网，体重分析和机器学习彻底改变金库安全
摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。
城市交通管理的物联网和计算机愿景
1,2,3,4,6学生（CSE）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，5名学生（机械）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，印度摘要：本文档详细介绍了新颖的智能城市交通管理系统的设计和实施，并实现了一个新颖的智能城市交通管理系统，共同构成了互联网的能力（Intelly of Things of Things and Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intell of Intelly（Iot of Things and Intell）和计算机。应对现代城市交通的多方面挑战，包括拥堵，安全问题和监管依从性，该系统采用了混合边缘云建筑。智能物联网设备的分布式网络，包括配备了设备AI处理，LIDAR，雷达和环境传感器的智能相机，可捕获实时流量数据。边缘计算节点在交叉点上进行了战略性部署，进行局部数据分析，从而可以立即做出响应，例如自适应交通信号调整和优先级的紧急车辆移动。同时，云平台汇总了来自所有边缘节点的数据，促进了全面的交通模式分析，预测性建模和全系统范围的优化策略。先进的计算机视觉算法，包括基于Yolov8的对象检测，车道跟踪和行人活动识别，可为交通动态和潜在违规行为提供关键的见解。在实时和历史流量数据上训练的机器学习模型，使系统能够动态调整信号时机和预测拥堵热点。与现有的流量基础架构和用于实时流量信息传播的用户友好的移动应用程序集成也是关键功能。本文档探讨了系统的体系结构，硬件和软件组件的相互作用，通信协议，开发生命周期以及缓解关键挑战（例如可扩展性，安全性和延迟）。简介：城市环境的复杂性日益增加，再加上车辆数量的不断增长，加剧了交通管理的挑战。传统系统通常证明不足以解决当代交通流量的动态和多方面的性质。本文档介绍了一个具有前瞻性的智能城市交通管理系统，该系统利用物联网，计算机视觉和云计算的综合优势来创建一个更聪明，响应和可持续的交通生态系统。核心目标是优化交通流量，改善所有道路使用者的道路安全性，最大程度地减少环境影响，并通过实时交通智能增强交通当局和公众的能力。通过战略性地部署边缘计算资源，该系统实现了关键决策的实时响应能力，而云平台为长期流量优化和战略计划提供了必要的可扩展性和分析能力。以下各节详细介绍了系统的架构，组成部分和实现路线图，强调
考虑使用物联网和实际大数据的智能家居居住者行为的全面能源管理应用方法
摘要 - 物联网最深远的用例之一是智能电网和智能家庭操作。智能家庭概念使居民可以通过最小的损失和自我参与来控制，监视和管理其能耗。由于每个房屋的生活方式和能源消耗都是独一无二的，因此管理系统需要有关居住的能源消耗行为模式的背景知识，以进行更准确的计划。要获得此信息，必须处理与居民消费记录有关的数据。这项研究试图提供一个最佳分散管理系统，该系统由可互操作的部分组成，用于预测，优化，调度和在智能家庭上实施负载管理。使用光伏生成（PV）和电动汽车（EV）的4年间隔1分钟的间隔4年间隔的实际数据比较不同的预测模型，预测了不可控制的载荷以及在不同场景中采用确定性方法，该系统使用混合的插座线性计划（MILP）与最初的能量成本相比，将混合的直线线性编程（MILP）与最佳的成本相比，将其与最佳的成本进行了比较。结果表明，由于预测的高精度，提出的系统具有可靠的性能，并导致能源效率提高，能源成本降低（高达62。05％），降低峰与平均比率（PAR）（最多44。19％）和减少标准偏差（SD）（最多19。70％）的净消耗。索引术语 - 智能家庭，时间序列预测，MILP优化，深度学习，负载调度，能量管理。
Versa安全互联网访问
VERSA的服务点基于行业领先的Versa操作系统，并且在全球分布中，以提供可靠且安全的坡道。网关对用户进行身份验证，授权应用程序访问权限并保护您的企业网络免受外部威胁，同时集成高级路由，全面安全性和市场领先的SD-WAN。他们可以安全地连接到您现有的网络和数据中心基础结构并集成，并且智能网关选择可确保用户和设备始终根据实时状态和路由信息连接到最接近，最佳性能的网关。
物联网生态系统和移动优先架构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2423-2438，文章ID：IJCET_16_01_173在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_173©iaeme Publication
智能考勤系统：物联网（IoT）
学校和学院必须有效处理考勤数据，以确保所有学生的出勤。我们创建了一个便携式智能考勤系统 (SAS)，以解决传统考勤系统的常见问题，例如它们不适用于动态教育情况、容易出错以及耗时。SAS 通过结合 ESP32 微控制器、R307 指纹传感器和 11.44 英寸薄膜晶体管有机发光二极管显示器等复杂组件，创建了一种可靠而有效的生物识别考勤解决方案。SAS 通过使用指纹生物识别技术进行个人身份识别和授权，提供了一种可靠而高效的考勤记录方法。R307 传感器可准确扫描和验证学生指纹，而 ESP32 微控制器可分析已验证的考勤数据。然后，这些数据通过物联网保存在 XAMPP 服务器上。此外，SAS 还与 Twilio 交互，允许教师通过短信向家长发送考勤信息。这一策略加强了教育机构与家长之间的沟通，确保及早通知，并能够快速应对出勤不正常的情况。建议的方法已在 20 名学生身上进行了为期 7 天的现场测试，准确率达到 100%。
对使用机器学习（ML）和物联网（IoT）
在当今世界上，在工业设施和大型结构等高风险环境中打击火灾是一个重大挑战。将消防员部署到此类地点不仅危险，而且危害他们的生命。为了解决此类关键问题，本评论论文提出了尖端技术，特别是机器学习（ML）和物联网（IoT）传感器，以开发自动射击的机器人。这种建议的方法旨在增强早期的火灾检测和消防能力，从而优先考虑在危险环境中的安全性。该系统涉及使用ML和IoT技术创建智能机器人。配备了一系列传感器，包括超声波，激光雷达，气体探测器和烟雾探测器，该机器人收集了与火灾事件有关的重要数据。具有相机和微控制器等功能，该机器人允许无缝遥控器。嵌入在系统中的ML功能使机器人能够检测火灾并传递相关信息以进行快速决策。通过依靠传感器数据，该机器人旨在优化控制措施，从而最大程度地减少消防员的风险。这种开创性的方法确保了增强的安全措施，并标志着在消防行动中朝着更安全，更有效的未来方面的重大步伐。通过ML的收敛，尤其是卷积神经网络和物联网，该解决方案在危险情况下提出了用于火灾管理的变革性范式，并承诺将有更安全，更有效的未来。本文对使用人工智能对消防安全挑战的火灾和烟雾探测功能，优势和创新贡献进行了详尽的审查。此外，我们确定了研究差距，并指出以前的文献主要集中于传统方法或完全自主的解决方案，而对混合方法的关注很少。响应这一差距，我们的评论专门探索并提出了整合传统和自动消防技术的混合解决方案。
物联网对于经济增长意味着什么？
虽然移动技术已经连接了数十亿人，但物联网 (IoT) 现在正在将各种设备添加到数字生态系统中。将物理世界连接到互联网的潜在好处是巨大的，但尚未得到很好的理解。这项研究为量化物联网对经济增长的贡献做出了贡献。通过利用一个独特的数据集，该数据集衡量了 2010 年至 2022 年期间 163 个国家/地区按垂直行业划分的物联网连接，我们发现物联网对 GDP 增长做出了重大贡献。平均而言，人均物联网连接数增加 10 个百分点，中低收入国家的 GDP 增长 0.7%，高收入国家的 GDP 增长 0.5%。我们发现这种影响主要是由企业物联网推动的，占总效应的 80%，而消费者物联网贡献了 20%。