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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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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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- 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|France: IoE Smart City Pilot
Cisco is joining forces with the city of Nice, France, and a few nearby and other industry accomplices to construct a smart city for additional development through the introduction of the effects of IoE for urban communities. The undertaking’s fundamental goals are to test and approve an IP-empowered innovation design and financial model, just as to decide the social advantages of IoE. The task depends on a shared stage intended to be more adaptable, granular, and versatile to create metropolitan working frameworks. The shared stage is proposed to make it simpler to set up the new associations that are basic for Nice to turn into a smart city. Also, the undertaking will fill in as an impetus for joining key revelations from this and other smart city activities. The aim is to share what Nice has realized with other hopeful urban areas so that they can make their own smart city structure. The undertaking incorporates four city benefits that can quickly show the advantages and estimation of IoE for the two inhabitants and city authority. As these arrangements are actualized, Cisco and the city of Nice are surveying how accumulated information can be utilized to make data setting explicit and helpful across various administrations. For example, information caught by sensors for traffic designs can help to impart traffic signals automatically [10-19]. The ramifications of information “crossfertilization” and cross-joint effort go past mechanical possibility because they additionally sway the choices of city supervisors, cross-departmental coordinated effort, and back-office activities.
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Lavanya Sharma
The Internet of Things (IoT) is a collective term for the field of study of multiple devices connected through the internet. It also comprises devices which are not part of the conventional internet. A wide range of services provided by IoT devices makes lives easier by helping us in many aspects of modern lifestyles, such as energy management, medical and healthcare, business, education, manufacturing industry, and personal mobile device. With the expansion of IoT in various spheres of our lives, our data are now more vulnerable and susceptible to fall into undesirable hands. It is no longer restricted to leakage of personal data but more deeply connected to our non-virtual lives. The biggest challenges to our security are to protect the system from data loss, theft, unauthorized access, and physical damage (mishandling and attaching malicious devices). Overcoming these threats, we must maintain data confidentiality and integrity of the stored information $[1,2,5,7,8,34,35]$. Linux Foundation is also working on an operating system project for IoT and will be supported by Intel and other companies in the industry. With this project IoT will achieve a new level. According to the most recent analytics, the valuation of various IoT industries would be around $\$ 1.9$ trillion by $2020[35-37,39]$ (Figure 3.1).
Depending on the type and size of an organization or the position of the person, the threat can be of a less or more severe type. These threats are connected not only to our online profile or social life but also to our daily non-virtual life. The data transmitted over the internet can contain our personal/private data $[38,39,41]$. Some of those examples are footage from personal devices (mobile, camera, and laptop), CCTV, data from our fitness or medical devices such as fitness bands, medical aid devices, government records about public (Aadhaar card data, PAN card data, and bank details), or even military data $[1,2]$ as shown in Figure $3.2$.
This chapter is categorized into seven sections. Section $3.1$ deals with the introductory part of IoT and its security aspects, whereas Section $3.2$ discusses related work. In Section 3.3, we define IoT devices. In Section 3.4, we define what security means for IoT devices. In Sections $3.5$ and 3.6, threats to the security of IoT devices and purposes of attacks are described. In Section 3.7, the classification of types of intruders is given. In the last section, the conclusion of the work is discussed.
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Literature Review
Gubbi et al. [3] discussed IoT with a cloud-centric vision. Some application areas and key technologies help paving a way for research in the field of IoT. Lee et al. [4] discussed essential technologies for the deployment of IoT. Also, some IoT fields are useful in the commercial sector and customer relations. Dieter et al. [5] discussed the implementation of IoT used for monitoring domestic conditions with a low-cost sensing system. They also described the network architecture and mechanisms for the measurement of parameters by sensors. Xu et al. [6] described IoT CAD security techniques. Farooq et al. [7] analyzed security issues and provided an architecture of security to be adopted by a larger section of people. Mahmoud et al. [8] presented a survey and a detailed analysis of IoT security concerns. Riahi et al. [9] presented a new approach for designing new security mechanisms and their deployment. The author gives a complete outline of the approaches and attempts to find compatible ways of deploying them. Wurm et al. [10] discussed a detailed security analysis procedure on home automation systems for diagnosing security vulnerabilities. Many security mitigations and solutions are also discussed. Hwang et al. [11] described concerns and threats for privacy and security in services of IoT. They also provided an approach to solve these issues in the industrial field. Nawir et al. [12] presented security matters of network health care, transportation, and healthcare domains. Chaabouni et al. [13] discussed classifications of security threats and challenges to IoT. Ahmad Khan et al. [14] surveyed security issues in IoT and reviewed popular security issues. Al-Garadi et al. surveyed different methods to enhance security in IoT. Miettinen et al. [15] discussed a new system for the identification of devices. Minoli et al. [16] discussed challenges in the deployment of IoT. Blythe et al. [17] discussed the information value of the consumer security index.
计算机视觉代写
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|France: IoE Smart City Pilot
思科正在与法国尼斯市以及附近的一些同业者和其他行业伙伴联手，通过引入 IoE 对城市社区的影响来构建一个智慧城市，以实现进一步发展。该项目的基本目标是测试和批准基于 IP 的创新设计和财务模型，以决定 IoE 的社会优势。该任务取决于一个共享阶段，旨在更具适应性、粒度和通用性，以创建大都市工作框架。共享阶段的提议是为了更简单地建立新的协会，这是尼斯转变为智慧城市的基础。此外，该承诺将作为加入此活动和其他智慧城市活动的关键启示的动力。目的是与其他有希望的城市地区分享尼斯所实现的，以便他们能够构建自己的智慧城市结构。该项目包含四项城市利益，可以快速显示 IoE 对两个居民和城市当局的优势和估计。随着这些安排的实现，思科和尼斯市正在调查如何利用积累的信息来使数据设置在各个主管部门中变得明确和有用。例如，用于交通设计的传感器捕获的信息可以帮助自动传递交通信号[10-19]。信息“交叉施肥”和跨部门合作的后果超越了机械的可能性，因为它们还影响了城市主管的选择、跨部门的协调努力和后台活动。
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Lavanya Sharma
物联网 (IoT) 是对通过互联网连接的多个设备的研究领域的统称。它还包括不属于传统互联网的设备。物联网设备提供的广泛服务通过在能源管理、医疗和保健、商业、教育、制造业和个人移动设备等现代生活方式的许多方面为我们提供帮助，使生活更轻松。随着物联网在我们生活的各个领域的扩展，我们的数据现在更加脆弱，更容易落入不受欢迎的人手中。它不再局限于个人数据的泄露，而是更深入地与我们的非虚拟生活联系在一起。我们安全面临的最大挑战是保护系统免受数据丢失、盗窃、未经授权的访问、和物理损坏（处理不当和附加恶意设备）。克服这些威胁，我们必须维护存储信息的数据机密性和完整性[1,2,5,7,8,34,35]. Linux 基金会也在致力于物联网操作系统项目，并将得到英特尔和业内其他公司的支持。通过这个项目，物联网将达到一个新的水平。根据最新分析，各种物联网行业的估值将在$1.9万亿2020[35−37,39]（图 3.1）。
根据组织的类型和规模或人员的职位，威胁可能是较轻或较严重的类型。这些威胁不仅与我们的在线个人资料或社交生活相关，还与我们日常的非虚拟生活相关。通过互联网传输的数据可能包含我们的个人/私人数据[38,39,41]. 其中一些示例是来自个人设备（手机、相机和笔记本电脑）、闭路电视、来自我们的健身或医疗设备（例如健身手环、医疗援助设备）的数据、有关公众的政府记录（Aadhaar 卡数据、PAN 卡数据和银行详细信息），甚至军事数据[1,2]如图3.2.
本章分为七个部分。部分3.1涉及物联网的介绍部分及其安全方面，而第3.2讨论相关工作。在第 3.3 节中，我们定义了物联网设备。在 3.4 节中，我们定义了物联网设备的安全性。在部分3.53.6 描述了对物联网设备安全的威胁和攻击目的。3.7 节给出了入侵者类型的分类。在最后一节中，讨论了工作的结论。
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Literature Review
古比等人。[3] 以云为中心的愿景讨论了物联网。一些应用领域和关键技术有助于为物联网领域的研究铺平道路。李等人。[4] 讨论了物联网部署的基本技术。此外，一些物联网领域在商业领域和客户关系中也很有用。迪特等人。[5] 讨论了物联网的实施，用于通过低成本传感系统监测家庭状况。他们还描述了传感器测量参数的网络架构和机制。徐等人。[6] 描述了 IoT CAD 安全技术。法鲁克等人。[7] 分析了安全问题并提供了一种可供更多人采用的安全架构。马哈茂德等人。[8] 对物联网安全问题进行了调查和详细分析。里亚希等人。[9] 提出了一种设计新安全机制及其部署的新方法。作者给出了这些方法的完整概述，并试图找到部署它们的兼容方式。Wurm 等人。[10] 讨论了用于诊断安全漏洞的家庭自动化系统的详细安全分析程序。还讨论了许多安全缓解措施和解决方案。黄等人。[11] 描述了物联网服务中对隐私和安全的担忧和威胁。他们还提供了解决工业领域这些问题的方法。纳维尔等人。[12] 提出了网络医疗保健、交通和医疗保健领域的安全问题。Chaabouni 等人。[13] 讨论了物联网安全威胁和挑战的分类。艾哈迈德汗等人。[14] 调查了物联网中的安全问题并回顾了流行的安全问题。阿尔加拉迪等人。调查了增强物联网安全性的不同方法。米蒂宁等人。[15] 讨论了一种用于识别设备的新系统。米诺利等人。[16] 讨论了物联网部署中的挑战。布莱斯等人。[17]讨论了消费者安全指数的信息价值。
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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。