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World File Search System轴雾
轴Q1728块摄像机
Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台，可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份，保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如，Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动，从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS，该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块（IEEE 802.1X，https，axis设备ID，访问控制键等）如果违反了恶意提取。通过常见的标准或FIPS 140认证的基于硬件的加密计算模块提供安全的密钥库和安全连接。
轴网络安全框架和实践
与我们产品的漏洞管理有关，Axis将轴安全开发模型（请参见上文第3.14节）应用于产品的生命周期。轴是根据CVE计划的既定框架，是一个授权的共同漏洞和暴露（CVE）编号（CVE）编号（CVE），并透明地披露漏洞。有关产品安全和漏洞管理的更多详细信息，请参阅www.axis.com/support/cybersecurity/vulnerability-managation and help.axis.com/axis-vulnerability-management-policy-policy
基于人工智能的雾和边缘计算——Huaming Wu 撰文
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦 b 科特利自由查谟和克什米尔大学，巴基斯坦自由克什米尔科特利 c 中国科学院深圳先进技术研究院，中国深圳 d 莫纳什大学信息技术学院软件系统与网络安全系，澳大利亚 e CSIRO DATA61，澳大利亚 f 天津大学应用数学中心，中国天津 g 宾夕法尼亚州立大学，美国 h 国际信息技术学院（IIIT）电子与通信工程系，新赖布尔，印度 i 阿卜杜拉·古尔大学，土耳其开塞利 j 国家理工学院信息技术系，贾朗达尔，印度 k 马德里理工大学（UPM），西班牙 l 圣安德鲁斯大学计算机科学学院，英国苏格兰 m 卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国卡迪夫 n 维也纳科技大学分布式系统组，奥地利维也纳
基于深度学习的边缘智能雾多服务平台
2 文献综述和相关工作 15 2.1 面向服务的雾架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
大脑雾量表（BFS）：比例开发和验证
最近，我们目睹了脑雾区域研究的研究数量迅速增加，这主要是因为据报道这是一种频繁的长期疾病。然而，脑雾的构造仍然不确定，并且缺乏一种常见的评估方法。因此，本研究的主要目的是开发和验证用于临床和研究环境中的自我报告脑雾量表（BFS）。参与者是1452（n = 996，68.6％）的波兰大学生。数据是通过自我完成问卷匿名收集的。结果表明23个项目的BFS具有良好的心理测量特性。基于主成分分析（PCA）和验证性因素分析（CFA）结果，该量表最好由三因素解决方案捕获，其中六个项目在精神疲劳因子上加载，在认知敏锐度因子受损受损上加载了九个项目，以及在混淆因子上加载的八个项目。我们发现，与从未对COVID-19的从未测试呈阳性的匹配的对照组相比，对COVID-19测试阳性的人的精神疲劳，认知敏锐度受损和混乱得分明显更高。
与性相关的患者报告的脑雾症状非 -
结果。该研究包括303名患者（79.53％的女性，47.52％的医务人员）。COVID-19发作和问卷完成的中位时间为208（IQR 161–248）天。与男性相比，女性报告的写作，阅读和计数问题的流行率更高（<4周或3.05，95％CI：1.38–6.72; 4-12周或2.51，2.51，95％CI：1.02-6.14;> 12周;> 12周； CI：1.41–4.54; 4-12周，或3.74，95％CI：1.93–7.24;The difference between the two sexes in answering questions in an understandable/unambiguous manner was statistically significant between four and 12 weeks after infection (OR 2.63, 95% CI: 1.36–5.10), while a sex difference in recalling new information was found below 12 weeks (OR 2.54, 95% CI: 1.44–4.48 and OR 2.43, 95% CI: 1.37–4.31 for < 4 and 4–12几周）。在报告多任务处理，记住过去的信息，确定当前日期或现场取向方面没有性别差异。
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