由于行业和人口的兴趣,{分散的应用程序}(DAPPS)的利益,占据了势头,特别是通过在区块链中担保的数字证书进行交易资产的势头。因此,提供对在区块线上进行的任何活动的清晰明确描述变得至关重要,并且我们认为至少为交易实现该描述的紧迫性。本文报告了如何利用\ eMPH {Service,Systems和Services集成的代理,系统和集成}(“\ ont {}”)作为存储在SlockChain上作为软件代理的智能合同的语义表示的一般手段。特别注意非娱乐令牌(NFT),其通过ERC721标准的管理作为案例研究。
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推荐系统已广泛应用于不同的应用领域,包括能量保存,电子商务,医疗保健,社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据,包括人口统计,偏好,社会互动等,以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息,但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题,但它们都没有完全成功,确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距,区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略,不仅是因为其安全性和隐私性突出特征,而且由于其恢复力,适应性,容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战,开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此,引入了精心设计的分类,以描述安全和隐私挑战,概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益,以指示未来的研究机会。
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本文介绍了CAIR的设计和实施:为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案,可以通过网络连接来管理口头和非语言互动,约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”,并提供了一个预先煮熟的计划库,只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点,因此可以通过添加新的API来轻松扩展它,以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接:这样,可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力,了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果,为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接,并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。
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BlockChain是一种用于安全地交换数字货币,执行交易和交易有效方式的分散的分类帐,网络的每个用户都可以访问加密分类帐的最少副本,以便它们可以验证新事务。 BlockChain Ledger是过去执行的所有比特币事务的集合。基本上,它是分布式数据库,它维护持续增长的篡改数据结构块,其批量批量个性交易。完成块以线性和时间顺序添加。每个块包含一个时间戳和信息链接,指向前一个块。比特币是一个点对点的权限网络,允许每个用户连接到网络并发送新事务以验证和创建新块。 Satoshi Nakamoto描述了他的研究论文中的比特币数字货币的设计发布到了一个加密术Listserv 2008.Nakamoto的建议已经解决了密码学的长期未决问题,并为数字货币奠定了基础石头。本文解释了比特币的概念,其特点,需要区块链,以及比特币的工作原理。它试图突出区块链在塑造银行,金融服务和思想互联网上的未来的作用。
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航空公司中断管理传统上寻求满足三个问题尺寸:飞机调度,船员调度和乘客调度。然而,目前的努力最多只解决了同时解决了前两个问题维度,并且不考虑一个维度在另一个维度上的不确定调度结果的传播效果。此外,现有航空公司中断管理方法包括人类专家,他们决定航空公司时间表中的必要纠正措施。然而,人类专家的能力受到处理大量信息的必要性,以便在中断管理中同时解决所有问题维度的强大决策。因此,需要增加人类专家的决策能力,具有可以在航空公司中断管理中的所有维度之间合理化复杂的相互作用的定量和定性工具,并为航空公司运营控制中心的专家提供客观的见解。为此,我们通过智能多助理系统在航空公司中断管理期间,通过采用人工智能和分布式分析技术原则的智能多助理系统,提供讨论和证明迅速的同时综合恢复所有问题尺寸的迅速综合恢复。结果表明,我们在多项式时间中同时综合恢复的范例在多项式时间中执行,并且当航空公司路线网络中的所有航班被中断时是有效的。
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随着自动机器人解决方案无处不在的越来越多,对它们的连通性和多机器人系统中的合作的兴趣正在上升。当前研究问题的两个方面是机器人安全性和对拜占庭代理商的确保多机器人协作。已提出了区块链和其他分布式分类帐技术(DLT)来应对两个领域的挑战。但是,一些关键挑战包括现实世界网络中的可扩展性和部署。本文提出了一种集成IOTA和ROS 2的方法,以实现更可扩展的基于DLT的机器人系统,同时允许部署后进行网络分区耐受性。据我们所知,这是机器人系统IOTA智能合约的首次实施,以及与ROS2的首次集成设计,这与依赖以太坊的绝大多数文献相比。我们提出了一般的IOTA+ROS 2体系结构,导致耐隔离的决策过程,该过程也从嵌入式区块链结构中继承了拜占庭式公差属性。我们证明了在具有间歇性网络连接的系统中进行合作映射应用程序的拟议框架的有效性。在存在网络分区的情况下,我们在以太坊方面表现出了卓越的性能,在计算资源利用方面的影响很小。这些结果为分布式机器人系统中的区块链解决方案更广泛地集成开辟了道路,其连接性和计算要求较少。
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各种网络的部署(例如,事物互联网(IOT)和移动网络),数据库(例如,营养表和食品组成数据库)和社交媒体(例如,Instagram和Twitter)产生大量的多型食品数据,这在食品科学和工业中起着关键作用。然而,由于众所周知的数据协调问题,这些多源食品数据显示为信息孤岛,导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系,因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知,这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍,然后主要从食物分类,食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发,食品可追溯性,食物数据可视化,个性化饮食推荐,食品搜索和质询回答,视觉食品对象识别,食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向,例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图,这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力,将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。
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With the drive to create a decentralized digital economy, Web 3.0 has become a cornerstone of digital transformation, developed on the basis of computing-force networking, distributed data storage, and blockchain. With the rapid realization of quantum devices, Web 3.0 is being developed in parallel with the deployment of quantum cloud computing and quantum Internet. In this regard, quantum computing first disrupts the original cryptographic systems that protect data security while reshaping modern cryptography with the advantages of quantum computing and communication. Therefore, in this paper, we introduce a quantum blockchain-driven Web 3.0 framework that provides information-theoretic security for decentralized data transferring and payment transactions. First, we present the framework of quantum blockchain-driven Web 3.0 with future-proof security during the transmission of data and transaction information. Next, we discuss the potential applications and challenges of implementing quantum blockchain in Web 3.0. Finally, we describe a use case for quantum non-fungible tokens (NFTs) and propose a quantum deep learning-based optimal auction for NFT trading to maximize the achievable revenue for sufficient liquidity in Web 3.0. In this way, the proposed framework can achieve proven security and sustainability for the next-generation decentralized digital society.
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物联网的最新研究已被广泛应用于工业实践,促进了数据和连接设备的指数增长。此后,各方通过某些数据共享策略将访问数据驱动的AI模型。但是,当前大多数培训程序都依赖于集中式数据收集策略和单个计算服务器。但是,这样的集中计划可能会导致许多问题。存储在集中数据库中的客户数据可能会被篡改,因此数据的出处和真实性是不能合理的。一旦出现上述安全问题,训练有素的AI模型的可信度将是值得怀疑的,甚至在测试阶段也可能产生不利的结果。最近,已经探索了行业4.0和Web 3.0的两种核心技术区块链和AI,以促进分散的AI培训策略。为了实现这一目的,我们提出了一种称为Appflchain的新系统体系结构,即基于Hyperledger织物的区块链和联合学习范式的集成体系结构。我们提出的新系统允许不同的各方共同培训AI模型,其客户或利益相关者由基于联盟区块链的网络连接。由于用户不需要向服务器共享敏感的个人信息,因此我们的新系统可以保持高度的安全性和隐私性。为了进行数值评估,我们模拟了现实世界的场景,以说明Appflchain的整个操作过程。仿真结果表明,利用联盟区块链和联邦学习的特征,Appflchain可以证明有利的特性,包括不可耐受性,可追溯性,隐私保护和可靠的决策。
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本文对法律合同签署的流程产生了逻辑理解,其申请在区间平台上的智能合同的法律承认智能合同的基础上。开发了许多公理和推论规则,可以用于证明从某些内容签署的事实中为合同形成的“思想会议”的前提。除了“提供和验收”的过程之外,该文件还考虑了同行的“签名”,这是一个独立的双方或可能,远程)签署合同的不同副本,而不是将他们的签名放在常见的副本上。有人认为,对应于同行的签名令人满意的签名与句法自我引用的逻辑。使用的公理由正式的语义支持,并研究了逻辑的一些进一步性质。特别是,表明逻辑意味着当合同已签署时,各方不仅仅是一致,而且是关于合同条款的相互协议(一个共同知识的概念)。
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权力下放的金融(DECI)是一种由各种区块链的智能合同构建的金融产品和服务系统。在过去的一年里,DEFI获得了普及和市场资本化。但是,它也成为了与加密货币相关的犯罪的震中,特别是各种类型的证券违规行为。缺乏了解您在DECII中的客户需求使各国政府不确定如何处理此空间的违规程度。本研究旨在通过机器学习方法解决这一问题,以确定基于其令牌的智能合同代码潜在地侵犯证券违规的污染项目。我们更广泛地调整了检测特定类型的证券违规行为的特定类型,基于从Defi项目令牌的智能合同代码中提取的功能来构建随机林分类器。最终分类器实现99.1%F1分数。对于任何分类问题来说,这种高性能令人惊讶,但是,从进一步的特征级别,我们发现一个特征使得一个高度可检测的问题。我们的研究的另一个贡献是一个新的数据集,由(a)验证的地面真理数据集,用于证券违规涉及的令牌和(b)来自项目中的Predi Aggregator的一组有效令牌,在项目上进行了尽职调查。本文进一步讨论了检察官在执法努力中使用我们的模式,并将其潜在利用与更广泛的法律背景联系起来。
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Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.
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物联网(物联网)正在通过弥合信息技术(IT)和运营技术(OT)之间的差距来改变行业。机器正在与连接的传感器集成在一起,并通过智能分析应用程序管理,加速了数字化转型和业务运营。将机器学习(ML)带到工业设备是一个进步,旨在促进IT和OT的融合。但是,在工业物联网(IIOT)中开发ML应用程序提出了各种挑战,包括硬件异质性,ML模型的非标准化表示,设备和ML模型兼容性问题以及慢速应用程序开发。在这一领域的成功部署需要深入了解硬件,算法,软件工具和应用程序。因此,本文介绍了一个名为ML应用程序的名为“语义低代码工程”(SELOC-ML),该框架建立在低代码平台上,以利用语义Web技术来支持IIOT的ML应用程序的快速开发。 SELOC-ML使非专家能够轻松地模拟,发现,重复使用和对接ML模型和设备。可以根据匹配结果自动生成项目代码在硬件上部署。开发人员可以从称为食谱的语义应用模板中受益,从而快速原型最终用户应用程序。与工业ML分类案例研究中的传统方法相比,评估证实了至少三倍的工程努力,显示了SELOC-ML的效率和实用性。我们分享代码并欢迎任何贡献。
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数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长,从而产生了新型模型,这些模型正在创造新的渠道,以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术,在医疗保健方面具有巨大的潜力,为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合,例如人工智能,虚拟现实,增强现实,医疗设备,机器人技术,量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境,亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案,以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述,强调了最新技术的状态,即采用医疗保健元元的能力技术,潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题,并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。
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研究过程自动化 - 对科学仪器,计算机,数据存储和其他资源的可靠,高效和可重复执行的可靠,高效和可重复执行,这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务,该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集,流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围(例如,从科学仪器到远程数据中心)和时间范围(从几秒钟到几周),这些Globus自动化服务功能:1)云托管以可靠地执行长期持久的流量,尽管零星的失败,但这些Globus自动化服务功能:1) ; 2)声明性符号和可扩展的异步行动提供商API,用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范; 3)授权授权机制,用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠,可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例
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负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一,也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战,最近已经发布了许多AI伦理原则框架,AI系统应该符合这些框架。但是,没有进一步的最佳实践指导,从业者除了真实性之外没有什么。同样,在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力,主要集中于数学无关的道德原则(例如隐私和公平)的一部分。然而,道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生,从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI,非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI,在本文中,我们采用了一种面向模式的方法,并根据系统的多媒体文献综述(MLR)的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上,我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式,以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组:多层次治理模式,可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。
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即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中,我们面临各种工程挑战,因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要,确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性,并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说,引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室,并确保动态联合的可信度,这种情况意识到的情境意识,意图,探索,探险,不断发展,主要是不可预测的,越来越自主的体现系统在不确定,复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战,包括可信赖的体现系统,包括强大而人为的AI,认知架构,不确定性量化,值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。
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可以获得,生成,存储和管理的前所未有的卷,多样性和丰富的航空数据,提供了与航空相关行业的独特功能,并根据采用创新的大数据分析技术提供了仍有待解锁的价值。尽管对研究和创新的努力和投资,但大数据技术对其采用者造成了许多挑战。除了有效的存储和访问底层大数据外,应考虑有效的数据集成和数据互操作性,而同时应该通过执行不同利益相关者之间的数据交换和数据共享来有效地组合多个数据源。但是,这揭示了对收集数据的信息安全性的重要保存的额外挑战,可信和安全数据交换和数据共享以及强大的数据访问控制。目前的纸张旨在介绍ICARUS大数据的平台,目标提供了一个多面平台,提供了一个新颖的航空数据和智能市场,伴随着可信赖和安全的分析工作空间。它从数据收集,数据策择和数据探索到源自具有不同速度,品种和体积的数据集成和数据分析,从数据收集,数据策择和数据探索,以可信赖和安全的方式处理源自不同速度,品种和体积的数据的数据集成和数据分析。
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近年来,多机器人系统已受到行业和学术界的越来越多的关注。除了需要对相对本地化的准确和强大的估计,对系统的安全性和信任对于实现更广泛的采用至关重要。在本文中,我们提出了一个使用HyperLeDger Fabric在工业应用中进行多机器人协作的框架。我们依靠区块链身份来进行地面和空中机器人的相互作用,并使用智能合约进行协作决策。使用超宽带(UWB)本地化进行自动导航和机器人协作,这扩展了我们以前在基于面料的车队管理方面的工作。我们专注于使用地面机器人和空中机器人检查仓库般的环境,并存储有关区块链中发现的对象的信息。我们衡量添加区块链层,分析交易延迟的影响,并将与区块链相关过程的资源利用与已经运行的数据处理模块进行比较。
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增强业务流程管理系统(ABPMS)是一类新兴的过程感知信息系统,可利用值得信赖的AI技术。ABPMS增强了业务流程的执行,目的是使这些过程更加适应性,主动,可解释和上下文敏感。该宣言为ABPMS提供了愿景,并讨论了需要克服实现这一愿景的研究挑战。为此,我们定义了ABPM的概念,概述了ABPMS中流程的生命周期,我们讨论了ABPMS的核心特征,并提出了一系列挑战以实现具有这些特征的系统。
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