Follow along with the video below to see how to install our site as a web app on your home screen.
Anmerkung: This feature currently requires accessing the site using the built-in Safari browser.
Regeln für den Dokumente-Bereich:
In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.
Allgemeines:
Nicht erlaubt im Dokumente-Bereich sind:
- indizierte Titel (inkl. Comics)
- extremistische Werke, Zeitschriften und Comics (egal, welche Richtung)
- jegliche Art von Pornographie
- Anleitungen zu kriminellen Handlungen, gleich welcher Art
- sadistische, menschenverachtende oder ähnliche Werke
Nutzt den "Bedanken"-Button, bei Sammelthreads führen jegliche Kommentare, positiv wie negativ, sehr schnell zu einer Unübersichtlichkeit des Threads. Downmeldungen sind an den Uploader zu richten
Vor dem Einstellen zu beachten:
- Suchfunktion
Vergewissert euch, dass es euer Dokument noch nicht im Board gibt, Doppelposts werden kommentarlos gelöscht. Ist es schon vorhanden, tragt es als Mirror im bestehenden Post ein.
- Threadtitel
Idealerweise ist sofort zu erkennen um was es sich handelt. Verseht euren Titel mit den relevanten Informationen, das hilft euch und damit auch uns und allen Suchenden erheblich weiter.
Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:
Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)
Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:
- Autor
- Titel
- Präfix
- Cover
- Genre
- Inhaltsbeschreibung
- enthaltene Formate
- Gesamtgröße des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
Nicht erlaubt sind alle Dateien, die den Download unnötig aufblähen um eine Affiliategrenze zu erreichen, wie zB. mp3-files, übergroße Bilder, etc.
Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.
Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.
Unterforum Comics:
Threadtitel:
Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte
- den Titel des Comics
- den Verlag (einige Comics sind in verschiedenen Verlagen erschienen)
- das Erscheinungsjahr
Erlaubt sind folgende Formate:
- CBR
- CBZ
Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.
Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.
Inhalt des Beitrags:
Pflichtangaben hier sind:
- Titel des Bandes und ggf. Nummer
- Cover
- falls bekannt technische Daten (DPI, Breite, Speicherqualität)
- Größe des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
- falls bekannt Releasenamen
Du verwendest einen veralteten Browser. Es ist möglich, dass diese oder andere Websites nicht korrekt angezeigt werden. Du solltest ein Upgrade durchführen oder einen alternativen Browser verwenden.
Edge Intelligence Advanced Deep Transfer Learning for IoT Security
Edge Intelligence
by Jawad Ahmad;Shahid Latif;Wadii Boulila;Anis Koubaa;Mujeeb Ur Rehman;Imdad Ullah Khan;
English | 2026 | ISBN: 0443382972 | 274 pages | True PDF | 10.07 MB
Edge Intelligence: Advanced Deep Transfer Learning for IoT Security presents a comprehensive exploration into the critical intersection of cybersecurity, edge computing, and deep learning, offering practitioners, researchers, and cybersecurity professionals a definitive guide to protect IoT/IIoT systems. This book delves into the synergistic potential of edge computing and advanced machine/deep learning algorithms, providing insights into lightweight and resource-efficient models with a special focus on resource-constrained edge devices. The rapidly evolving nature of cyberattacks underscores the need for updated and integrated resources that address the intersection of cybersecurity, edge computing, and deep learning. The authors address this issue by offering practical insights, lightweight models, and proactive defense mechanisms tailored to the unique challenges of securing edge devices and networks. This book is not only written to provide its audience effective strategies to detect and mitigate network intrusions by leveraging edge intelligence and advanced deep transfer learning techniques but also to provide practical insights and implementation guidelines tailored to resource-constrained edge devices. - Examines the potential of edge computing and deep transfer learning, offering in-depth insights into how edge intelligence can be leveraged to enhance IoT and IIoT security - Emphasizes the development of lightweight and resource-efficient models suitable for deployment on edge devices, ensuring that security measures can be effectively implemented without imposing undue computational burden or network overhead - Presents practical examples, case studies, and implementation guidelines that demonstrate how advanced deep transfer learning techniques can be applied to address real-world security challenges in IoT and IIoT deployments