Scholar Hub/Chủ đề/#không gian mạng/
Không gian mạng là môi trường ảo trong đó các thiết bị và hệ thống mạng kết nối với nhau thông qua internet. Nó cung cấp một phạm vi rộng lớn cho các hoạt động ...
Không gian mạng là môi trường ảo trong đó các thiết bị và hệ thống mạng kết nối với nhau thông qua internet. Nó cung cấp một phạm vi rộng lớn cho các hoạt động trực tuyến, bao gồm truyền thông, chia sẻ thông tin, mua sắm, ngân hàng trực tuyến và các dịch vụ khác. Không gian mạng không có giới hạn địa lý vật lý, cho phép người dùng truy cập và tương tác với nhau từ bất kỳ đâu trên thế giới với sự trợ giúp của các công nghệ kết nối mạnh mẽ như internet, điện thoại di động và máy tính. Trên không gian mạng, người dùng cũng có thể tạo ra và quản lý các nền tảng trực tuyến như trang web, blog và mạng xã hội.
Không gian mạng là không gian ảo nơi mọi hoạt động kết nối và tương tác thông qua mạng internet xảy ra. Nó bao gồm tất cả các thiết bị kết nối với internet như máy tính, điện thoại di động, máy tính bảng, máy chủ và các thiết bị IoT (Internet of Things).
Không gian mạng có thể được chia thành hai phần chính:
1. Mạng người dùng cuối (User Network): Đây là không gian mà người dùng cuối trực tiếp tương tác với nhau và với các dịch vụ trực tuyến. Nó bao gồm các ứng dụng như trang web, email, trò chuyện trực tuyến, mạng xã hội, trò chơi trực tuyến và dịch vụ lưu trữ đám mây (cloud storage). Các người dùng có thể truy cập và tương tác với các dịch vụ thông qua trình duyệt web hoặc các ứng dụng di động được cài đặt trên thiết bị của họ.
2. Mạng hạ tầng (Infrastructure Network): Đây là phần của không gian mạng mà đảm nhận việc truyền tải dữ liệu và thông tin giữa các thiết bị và hệ thống. Nó bao gồm các phần cứng như đường truyền internet, cáp quang, router, switch, và các ứng dụng máy chủ của các dịch vụ trực tuyến. Mạng hạ tầng đảm bảo việc kết nối và truyền tải dữ liệu trên toàn cầu, cho phép người dùng có thể truy cập vào các dịch vụ trực tuyến từ bất kỳ đâu trên thế giới mà không bị giới hạn địa lý.
Không gian mạng cung cấp cho người dùng rất nhiều lợi ích. Nó mở ra một thế giới mới của truyền thông và giao tiếp, cho phép con người kết nối và tương tác với nhau từ xa mà không cần đến sự gần gũi địa lý. Nó cũng tạo ra các cơ hội kinh doanh mới, như thương mại điện tử, quảng cáo trực tuyến và dịch vụ trực tuyến.
Đánh giá rủi ro tuyết lở theo không gian kết nối mạng Bayesian với hệ thống thông tin địa lý Dịch bởi AI Natural Hazards and Earth System Sciences - Tập 6 Số 6 - Trang 911-926
Tóm tắt: Các thảm họa tuyết lở liên quan đến những tổn thất tài chính đáng kể. Do đó, việc đánh giá rủi ro tuyết lở phải dựa trên một đánh giá nhất quán và chính xác về những bất định liên quan đến mô hình hóa các khu vực trượt tuyết và ước tính tiềm năng thiệt hại. Chúng tôi liên kết một mạng Bayesian (BN) với Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) để đánh giá rủi ro tuyết lở nhằm tạo điều kiện ...... hiện toàn bộ Rủi ro mạng và an toàn không gian mạng: một cuộc tổng quan hệ thống về khả năng sẵn có dữ liệu Dịch bởi AI The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice - Tập 47 Số 3 - Trang 698-736 - 2022
Tóm tắtTội phạm mạng ước tính đã tiêu tốn gần 1 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2020, cho thấy sự gia tăng hơn 50% so với năm 2018. Với việc yêu cầu bảo hiểm mạng trung bình tăng từ 145.000 USD vào năm 2019 lên 359.000 USD vào năm 2020, có một nhu cầu ngày càng gia tăng về các nguồn thông tin mạng tốt hơn, cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn hóa, báo cáo bắt buộ...... hiện toàn bộ #Rủi ro mạng #An toàn mạng #Dữ liệu #Quản lý rủi ro #Cơ sở dữ liệu mở
Không gian nhiễu tối thiểu tổng quát cho xử lý mảng Dịch bởi AI IEEE Transactions on Signal Processing - Tập 65 Số 14 - Trang 3789-3802 - 2017
Dựa trên phương pháp không gian nhiễu tối thiểu (MNS) được giới thiệu trước đây trong bối cảnh nhận dạng kênh mù, không gian nhiễu tối thiểu tổng quát (GMNS) được đề xuất trong bài báo này cho xử lý mảng, mở rộng MNS liên quan đến việc chỉ có một số lượng cố định các đơn vị tính toán song song. Các thuật toán theo lô và thích ứng khác nhau sau đó được giới thiệu để tính toán nhanh và song song các...... hiện toàn bộ #Batch and adaptive algorithms #principal and minor subspace #MNS #GMNS #PCA #MCA #parallel computing #radio frequency interference (RFI) mitigation #radio astronomy
Đánh giá các phương pháp điều khiển biến tần ba pha va sử dụng FPGA trong điều chế Vector không gianNgày nay các bộ biến tần ba pha được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp... Từ nguồn cung cấp xoay chiều đầu vào, thông qua bộ biến tần cho ra nguồn xoay chiều ba pha với biên độ, tần số và góc pha có thể thay đổi được. Với cấu trúc phần cứng bộ biến đổi giống nhau thông qua các phương pháp điều khiển khác nhau: “điều khiển theo phương pháp độ rộng xung (PWM), điều khiển theo phương pháp hình sao (...... hiện toàn bộ #phương pháp vector không gian #điều biến độ rộng xung #điều biến độ rộng xung theo nguyên tắc hình sao #mãng cổng lập trình dạng trường #mạch tích hợp
ẢNH 1-PHỦ-DÃY CỦA KHÔNG GIAN CÓ g-HÀM sn-MẠNGMetric hóa không gian topo là một trong những bài toán trọng tâm của topo đại cương. Năm 2007, Pengfei Yan, Shou Lin đã đưa ra một số điều kiện khả metric của không gian topo có g-hàm cơ sở yếu và đặc trưng của không gian đối xứng, không gian g-khả metric, không gian g-trải được thông qua g-hàm cơ sở yếu (xem [3]). Gần đây Trần Văn Ân, Lương Quốc Tuyển đã giới thiệu khái niệm g-hàm sn-mạng. Nhờ đó...... hiện toàn bộ #sn-network g-functions; 1-sequence-covering maps; snf-countable spaces; sn-symmetric spaces; Cauchy sn-symmetric spaces; sn-developable spaces.
ĐẶC TRƯNG CỦA GIAN KHÔNG GIAN VỚI - MẠNG ĐẾM ĐƯỢC ĐỊA PHƯƠNG BỞI ẢNH CỦA KHÔNG GIAN METRIC KHẢ LI ĐỊA PHƯƠNGTrong [2], Trần Văn Ân và Lương Quốc Tuyển đã chứng minh rằng không gian sn-đối xứng với cs-mạng đếm được tương đương với ảnh compact giả-phủ-dãy của không gian metric khả li, tương đương với -ảnh thương-dãy của không gian metric khả li, và không gian sn-đối xứng Cauchy với cs-mạng đếm được tương đương với ảnh compact 1-phủ-dãy phủ-compact của không gian metric khả li, tương đương với -ảnh phủ-dãy...... hiện toàn bộ #networks; cs-networks; sequence-covering; compact-covering; ss-maps; locally countable.
Phương Pháp Đại Diện Thời Gian - Không Gian Của Các Thuật Toán Lặp Để Thiết Kế Mảng Bộ Xử Lý Dịch bởi AI Journal of VLSI signal processing systems for signal, image and video technology - Tập 22 - Trang 151-162 - 1999
Một phương pháp đại diện Thời Gian - Không Gian (STR) mới cho các thuật toán lặp được đề xuất để hệ thống hóa việc ánh xạ chúng lên các mảng bộ xử lý quy củ. Thông tin về thời gian được đưa vào Đồ Thị Phụ Thuộc (DG) thông qua việc định nghĩa và xây dựng Đồ Thị Thời Gian - Không Gian (STDG). Mọi biến trong thân vòng lặp, không phụ thuộc vào số lượng chỉ số vòng lặp, được đặc trưng bởi một vector ng...... hiện toàn bộ #Đại diện Thời gian - Không gian #Thuật toán lặp #Đồ thị phụ thuộc #Mảng bộ xử lý #Ánh xạ tuyến tính #Kiến trúc quy củ
