Barrier coverage in wireless camera sensor networks (WCSNs) has draw "Ire attention of research community since it promises an extremely large potential in application: 2mnnent detection and surveillance. As the battery resources are limited, improving the eitzeL energy is one of the key drivers for prolonging the lifetime of barrier coverage. However. mas”.Studies on this problem only worked on the networks with homogeneous sensors as well as:; sensing coverage. This paper thus investigates the problem of maximizing the rue time to ensure strong barrier coverage for heterogeneous case (MLBC-HWCSN). that has not '33 into account in WCSNs research. “’0 formulate the problem, and then propose a Liming: Flow Algorithm (MMFA) consisting of three stages: constructing the flow-network. 5.212 maximum flow and refining the solution to solve this problem. Experimental results on exteuzi‘e SEAL-11:5 show that the proposed methodology is suitable for the studied problem and more erficier: 73.3.2- existing algorithms.

The fuzzy time series (FTS) forecasting models have been sturlied intesively over the pizza-nabpast few years. The existing FTS forecasting models partition the historical data into and assign the fuzzy sets to them by the human expert‘s experience. Hieu et al. propo time series by utilizing the hedge algebras quantification to converse the numerical . Data to the linguistic time series. Similar to the FTS forecasting models, the obtained Ii:- time series can define the linguistic, logical relationships which are used to establish the 32,1; legit relationship groups and form a linguistic forecasting model. In this paper. we propose a 5;- fistu- time series forecasting model based on the linguistic forecasting rules induced from the ; logical relationships instead of the linguistic, logical relationship groups proposed by Hieu. T1»:— experimental studies using the historical data of the enrollments of University of Alabama and the iii; average temperature data in Taipei Show the outperformance of the proposed forecasting Elsi-1‘ over thecounterpart ones. Then, to realize the proposed models in Viet Nam. they are sis; apple-d to thefei'eeasliug problem of the historical data of the average rice production of Viet .from 1990 to 2010.

Profiled side—channel attacks are now considered as a pawn-7:33} form of side channel attacks used to break the security of cryptographic devices. A recent line of Menard: has investigated a new profiled attack based on deep learning and many of them have used com/olivine neural network (CNN) as deep learning architecture for the attack. The effectiveness of the attack in greatiy irilzenced by the CNN architecture. However. the CNN architecture used for current profiled amen-2;: have often been based on image recognition fields. and choosing the right CNN architectures and pa:a:;eters for adaption to profiled attacks is still challenging. In this paper, we propose an efficient pureed attack for unprotected and masking-protected cryptographic devices based on two CNN arr-2.1: aft-g: es. Called CNNn, CNNd respectively. Both of CNN architecture parameters proposed in this pap-3: are based on the property of points of interest on the power trace and further determined 0:: {Le Gny \Yolf Optimization (GVVO) algorithm. To verify the proposed attacks, experiments were Cr".'7_1;z’~.i on a trace set collected from an Atmega8515 smart card when it performs AES-l‘lS en-grjgtaca. a DPA contest v4 dataset and the ASCAD public dataset.

Trình bày Công bố thông tin (CBTT) trách nhiệm xã hội (TNXH) của doanh nghiệp (DN) làm gia tăng tính minh bạch và trách nhịệm giải trình, giúp các bên liên quan đưa ra quyết định phù hợp về tác động xã hội và môi trường của DN. Đồng thời, khuyến khích các DN cài thiện hiệu suất của họ trong các lĩnh vực này. Bằng cách cung cấp thông tin về các hoạt động TNXH của mình, các DN có thể xây dựng niềm tin và uy tín với các bên liên quan, bao gồm nhà đầu tư, nhân viên, khách hàng và cộng đồng. Tuy nhiên, mức độ cung cấp thông tin TNXH của DN phụ thuộc vào nhiều nhân tố khác nhau. Trên cơ sờ khảo cứu các tài liệu và các lý thuyết có liên quan, tác giả đã đề xuất mô hình cho các nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng tới mức độ CBTT TNXH của DN ở Việt Nam trong các nghiên cứu tiếp theo

Trình bày xem xét tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với lĩnh vực kiểm toán, cụ thể ở khía cạnh nâng cao chất lượng và hiệu quả kiểm toán. Mục đích của bài viết là cung cấp cái nhìn tổng quan về các công nghệ AI khác nhau đang được sử dụng trong kiểm toán, lợi ích và hạn chế của chúng cũng như những thách thức cằn giải quyết để ứng dụng thành công. Bằng phương pháp nghiên cứu định tính, như: phương pháp tổng hợp; phương pháp hồi quy và diên giải, dựa trên khảo cứu các nguồn tài liệu học thuật để cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện vè chủ đề này. Ỷ nghĩa của bài viết này nằm ở sự đóng góp của nó vào sự hiểu biết về cách AI đang thay đổi nghề kiểm toán, nghiên cứu cũng đề xuất một số gợi ý và khuyến nghị với các bên liên quan để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách thích hợp và hiệu quả trong bối cảnh kiểm toán nhằm nâng cao chất lượng kiểm toán ở Việt Nam.