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计算机视觉是人工智能（AI）的一个领域，使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获得有意义的信息–并根据这些信息采取行动或提出建议。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Smart IoT Devices
An IoT device, also referred to as a smart device, can be anything such as home appliances, medical healthcare devices, vehicles, homes, workshops, factories, and cities. Anything can be attached with a microprocessor and sensors, providing data about the real world and transferring those data through the internet. There are many types of sensors (e.g., temperature, humidity, pressure, distance, light, and motion) which are embedded in the device. An IoT device can be configured to interact with other IoT devices and computers. These devices communicate through various means (e.g., broadband, cellular data, and Wi-Fi) $[5,6]$. Power supply to these IoT devices plays an important role in mobility or rigidity. For example, a small device which is capable of working without a constant wired power supply can be very handy. Such devices are generally preferred by consumers because they are more convenient. Other types of bigger things in IoT include healthcare devices (e.g., CT scanner, monitor), buildings, and cities, which are rigid and generally have a constant wired power supply. Also, there are things which constantly move and also have a wired power supply such as cars, bikes, and airplanes [5,7]. IoT devices can also be classified whether it is a logical/physical or an IP-enabled/non-IP object. Some of the characteristics of an IoT device are the ability to sense, actuate, and control the energy/power and its connection with the physical world, mobility, and connectivity. Some devices are required to be fast and robust [40-42]. Some are required to be precise, while some are required to be long-lasting. Some devices are provided with external security factors (cases, covers, and triggers), while others are totally exposed. Some examples of IoT devices are as follows:
- Wearable Devices
Fitness bands like Google Home [18] and smartwatches like Apple watch [19] and Samsung Galaxy Gear [20]. - Amazon Echo
It is a hands-free speaker which is connected to a cloud-based voice service [21]. - Philips Hue
It is a smart home lighting system which can be controlled remotely and can sense time and day to adjust lights accordingly [22] (Table 3.1).
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Major Security Issues of IoT Devices
Security in IoT devices includes protecting information and data, hardware components, and services of the device from unauthorized access. Both the data and information stored in the device and those in transit should be protected $[16,18]$. The major problems with IoT devices are identified as follows:
- Data Integrity
The integrity of data is defined as the assurance of maintaining data accuracy and consistency throughout the storage lifecycle [23]. - System Security
This issue mainly focuses on the overall security of IoT systems to detect various security issues to design various security frameworks and offer appropriate security guidelines to maintain the security of a network.
- Authorization
The process of granting privilege and specifying access rights is known as authorization [24,25]. - Application Security
This security works for the application to manage security challenges or issues as per situation constraints. In general, security evaluation at the application level prevents data hijacking within the app such as hardware or software that minimizes security vulnerabilities. - Data Confidentiality
The practice of keeping private data secret is known as data confidentiality [23-25]. - System Vulnerabilities
A lot of work is done by researchers in software vulnerability. Various IoT devices have low-quality software susceptibility to different types of vulnerabilities which are common in the early 2000 and late 1990 s. These devices are vulnerable to weak usage of cryptography, authentication, deployment issue, system software (s/s) exploits, and so on. - Network Security
This security handles communication attacks on the data which can be transmitted between servers and IoT devices. - Lack of Common Standard
There are various standards for IoT device-manufacturing companies. Therefore, it becomes a major challenging issue to differentiate between authorized and non-authorized devices connected to the internet.
This defines some fundamental problems in IoT devices. The user accessing the device and its services should be properly authorized in order to view, modify, or add any kind of data to the device storage. An IoT device should be able to authorize the person to access the device. Hence, access and authorization control become necessary factors for establishing a secure connection between multiple devices and their services. Privacy protection is an imperative issue in IoT gadgets and administration because of the universal character of the IoT condition [10,17,19]. Elements are associated, and information is conveyed and transmitted over the web, making client protection a delicate subject in many research works. Protection in information accumulation, just as information sharing and its management, and information security matters stay important issues to be updated.
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Classification of Intruders
Intruders can be individuals, a group of people, or an agency, and the people may belong to an internal or external area. An internal intruder has proper authorization and access but has malicious intents. An external intruder is a person who does not have authorization but has malicious intents of harming the system. These intruders can belong to any one of these following categories $[29,34]$ :
- Individuals
Hackers, professionals, or even people not having any prior knowledge of hacking can use available tools and techniques for their malicious intent. It is very common in youngsters who try to use these tools to either achieve fame for themselves or do it just for fun or revenge [34]. - Organized Group of Persons
Groups of people with criminal intents are becoming more and more common over time. These groups are well organized, keep their original identity unknown, and use an alias as their group name. These groups have some professionals as
well as amateurs who all work together. They do not always have a criminal intent; however, it is important to stop such groups from flourishing. These groups are sufficiently funded and very capable in terms of expertise and resources [34].
- Intelligence Agencies
These are intelligence agencies which are run by government agencies in most of the countries. They constantly make efforts to probe other country’s military networks and systems. To accomplish these tasks, many experts are working together. People of this group have all the latest technologies available to them and are funded largely by their respective governments. They are given tasks such as invading other country’s military systems and searching their own country’s network systems to find out possible threats. They use strong surveillance and monitoring and are the biggest threats to networks but are treated as prime safeguards for the country [34].
计算机视觉代写
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Smart IoT Devices
物联网设备也称为智能设备，可以是家用电器、医疗保健设备、车辆、家庭、车间、工厂和城市等任何东西。任何东西都可以连接微处理器和传感器，提供有关现实世界的数据并通过互联网传输这些数据。有许多类型的传感器（例如，温度、湿度、压力、距离、光和运动）嵌入在设备中。物联网设备可以配置为与其他物联网设备和计算机进行交互。这些设备通过各种方式进行通信（例如，宽带、蜂窝数据和 Wi-Fi）[5,6]. 这些物联网设备的电源在移动性或刚性方面起着重要作用。例如，能够在没有恒定有线电源的情况下工作的小型设备可能非常方便。这种设备通常受到消费者的青睐，因为它们更方便。物联网中其他类型的大型事物包括医疗保健设备（例如 CT 扫描仪、监视器）、建筑物和城市，它们是刚性的，通常具有恒定的有线电源。此外，有些东西会不断移动，也有有线电源，例如汽车、自行车和飞机 [5,7]。物联网设备也可以分类为逻辑/物理或启用 IP/非 IP 的对象。物联网设备的一些特征是能够感知、驱动和控制能量/功率及其与物理世界的连接、移动性、和连通性。一些设备需要快速和健壮[40-42]。有些要求精确，有些要求持久。一些设备带有外部安全因素（外壳、外壳和触发器），而另一些则完全暴露在外。物联网设备的一些示例如下：
- 可穿戴设备
健身手环，如 Google Home [18] 和智能手表，如 Apple watch [19] 和三星 Galaxy Gear [20]。 - Amazon Echo
它是一个免提扬声器，连接到基于云的语音服务 [21]。 - 飞利浦 Hue
它是一种智能家居照明系统，可以远程控制，并且可以感应时间和日期以相应地调整灯光 [22]（表 3.1）。
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Major Security Issues of IoT Devices
IoT 设备的安全性包括保护设备的信息和数据、硬件组件和服务免受未经授权的访问。存储在设备中的数据和信息以及传输中的数据和信息都应受到保护[16,18]. 物联网设备的主要问题如下：
- 数据完整性 数据
的完整性被定义为在整个存储生命周期中保持数据准确性和一致性的保证 [23]。 - 系统安全
本期主要关注物联网系统的整体安全性，以检测各种安全问题，设计各种安全框架并提供适当的安全指南，以维护网络的安全。
- 授权
授予特权和指定访问权限的过程称为授权[24,25]。 - 应用程序安全
性 此安全性适用于应用程序，以根据情况限制管理安全挑战或问题。一般来说，应用程序级别的安全评估可防止应用程序内的数据劫持，例如将安全漏洞降至最低的硬件或软件。 - 数据机密
性 将私人数据保密的做法称为数据机密性 [23-25]。 - 系统漏洞
研究人员在软件漏洞方面做了很多工作。各种物联网设备对不同类型的漏洞具有低质量的软件敏感性，这些漏洞在 2000 年初和 1990 年代后期很常见。这些设备容易受到密码学、身份验证、部署问题、系统软件 (s/s) 漏洞利用等的弱使用。 - 网络安全
此安全处理对可以在服务器和物联网设备之间传输的数据的通信攻击。 - 缺乏通用标准
物联网设备制造公司有各种标准。因此，区分连接到互联网的授权和非授权设备成为一个主要的挑战问题。
这定义了物联网设备中的一些基本问题。访问设备及其服务的用户应获得适当授权，以便查看、修改或将任何类型的数据添加到设备存储中。物联网设备应该能够授权该人访问该设备。因此，访问和授权控制成为在多个设备及其服务之间建立安全连接的必要因素。由于物联网条件的普遍性[10,17,19]，隐私保护是物联网小工具和管理中的一个当务之急问题。元素相互关联，信息通过网络进行传递和传输，这使得客户保护成为许多研究工作中的一个微妙主题。信息积累中的保护，就像信息共享和管理一样，
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Classification of Intruders
入侵者可以是个人、一群人或一个机构，这些人可能属于内部或外部区域。内部入侵者具有适当的授权和访问权限，但有恶意。外部入侵者是没有授权但有恶意破坏系统的人。这些入侵者可以属于以下任何一种类别[29,34] :
- 个人
黑客、专业人士，甚至没有任何黑客先验知识的人都可以使用可用的工具和技术来实现他们的恶意意图。在试图使用这些工具为自己成名或只是为了好玩或报复的年轻人中，这是很常见的 [34]。 - 有组织
的人群 有犯罪意图的人群随着时间的推移变得越来越普遍。这些组组织良好，保持其原始身份未知，并使用别名作为组名。这些团体有一些专业人士
以及一起工作的业余爱好者。他们并不总是有犯罪意图；然而，重要的是阻止这些团体蓬勃发展。这些团体资金充足，在专业知识和资源方面非常有能力[34]。
- 情报机构
这些是由大多数国家的政府机构管理的情报机构。他们不断努力探查他国的军事网络和系统。为了完成这些任务，许多专家正在共同努力。这个群体的人拥有所有可用的最新技术，并且主要由各自政府资助。他们被赋予入侵他国军事系统和搜索本国网络系统以找出可能的威胁等任务。他们使用强大的监视和监控，是对网络的最大威胁，但被视为国家的主要保障措施[34]。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。