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Technologies:SDN 能用深度学习技术检测和缓解 DDoS 攻击?| MDPI 编辑荐读 精选

已有 5133 次阅读 2023-3-17 17:44 |个人分类:编辑荐读|系统分类:论文交流

本期编辑荐读为您精选 Technologie期刊的5篇文章,内容涵盖电池管理系统、3D 扫描、深度学习应用、纳米纤维应用和损伤模型等,欢迎阅读。


1. Review of Battery Management Systems (BMS) Development and Industrial Standards

电池管理系统 (BMS) 开发和行业标准回顾

Hossam A. Gabbar, Ahmed M. Othman and Muhammad R. Abdussami

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/1068322

文章亮点:

(1) 具有分布式容错控制器的弹性微电网的新颖设计;

(2) 微电网性能实时控制和优化的联合仿真;

(3) 具有多个分布式能源的高性能微电网的多输入转换器设计。


2. Comparison of iPad Pro®’s LiDAR and TrueDepth Capabilities with an Industrial 3D Scanning Solution

iPad Pro® 的 LiDAR 和 TrueDepth 功能与工业 3D 扫描解决方案的比较

Maximilian Vogt, Adrian Rips and Claus Emmelmann

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/1062816

文章亮点:

(1) 比较了工业 3D 扫描解决方案的 3D 扫描功能和最先进的移动设备 (iPad Pro) 的内置技术;

(2) 强调了智能手机和平板电脑的潜力作为具有成本效益的 3D 扫描仪;

(3) 阐述了由于网格分辨率低,LiDAR 的可用精度尚不足以制造定制产品。


3. An Investigation into the Application of Deep Learning in the Detection and Mitigation of DDOS Attack on SDN Controllers

深度学习在 SDN 控制器 DDOS 攻击检测与缓解中的应用研究

James Dzisi Gadze et al.

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/995454

文章亮点:

(1) 深度学习技术是解决软件定义网络中拒绝服务攻击的可行候选方案;

(2) 当数据集的维数不大时,递归神经网络是很好的选择;

(3) 阐述了训练和测试数据集的拆分比例可以在特定工作中使用的深度学习算法的性能上给出不同的结果。


4. Electrospun PVP/TiO2 Nanofibers for Filtration and Possible Protection from Various Viruses like COVID-19

静电纺 PVP/TiO2 纳米纤维用于过滤并可能抵御 COVID-19 等各种病毒

Ankush Sharma et al.

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/1367180

文章亮点:

(1) 作者通过静电纺丝技术合成了一种基于 TiO2 的新型纳米纤维;

(2) 适用于纳滤应用纤维的孔径范围为1.44 nm 至4.08 nm;

(3) 提出了纳滤和呼吸面罩可能应用于防止灰尘和病毒 (如 COVID-19) 。


5. A Model of Damage for Brittle and Ductile Adhesives in Glued Butt Joints

胶接接头中脆性和韧性粘合剂的损伤模型

Maria Letizia Raffa, Raffaella Rizzoni and Frédéric Lebon

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/1023610

文章亮点:

(1) 提出了一种新的管状对接薄粘合剂分析建模方法;

(2) 阐述了薄粘合剂可以通过非线性和速率相关的不完美界面定律建模;

(3) 所提出的模型可以准确描述粘合剂在拉扭联合载荷下的脆性和延性应力-应变行为。


Technologies 期刊介绍

主编:Manoj Gupta, National University of Singapore, Singapore

期刊主题领域包括但不限于量子技术、材料加工创新、建筑技术、环境技术、生物技术、医学技术、计算机和信息技术等。

Time to First Decision:17.7 Days

Acceptance to Publication:3.9 Days

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