Identification of anomaly and malicious traffic in the Internet-of-Things (IoT) network is essential for the IoT security to keep eyes and block unwanted traffic flows in the IoT network. For this purpose, numerous machine-learning (ML) technique models are presented by many researchers to block malicious traffic flows in the IoT network. However, due to the inappropriate feature selection, several ML models prone misclassify mostly malicious traffic flows. Nevertheless, the significant problem still needs to be studied more in-depth that is how to select effective features for accurate malicious traffic detection in the IoT network. To address the problem, a new framework model is proposed. First, a novel feature selection metric approach named CorrAUC is proposed, and then based on CorrAUC, a new feature selection algorithm named CorrAUC is developed and designed, which is based on the wrapper technique to filter the features accurately and select effective features for the selected ML algorithm by using the area under the curve (AUC) metric. Then, we applied the integrated TOPSIS and Shannon entropy based on a bijective soft set to validate selected features for malicious traffic identification in the IoT network. We evaluate our proposed approach by using the Bot-IoT data set and four different ML algorithms. The experimental results analysis showed that our proposed method is efficient and can achieve >96% results on average.

Deep Residual Networks have recently been shown to significantly improve the performance of neural networks trained on ImageNet, with results beating all previous methods on this dataset by large margins in the image classification task. However, the meaning of these impressive numbers and their implications for future research are not fully understood yet. In this survey, we will try to explain what Deep Residual Networks are, how they achieve their excellent results, and why their successful implementation in practice represents a significant advance over existing techniques. We also discuss some open questions related to residual learning as well as possible applications of Deep Residual Networks beyond ImageNet. Finally, we discuss some issues that still need to be resolved before deep residual learning can be applied on more complex problems.

Cellular network based Machine-to-Machine (M2M) communication is fast becoming a market-changing force for a wide spectrum of businesses and applications such as telematics, smart metering, point-of-sale terminals, and home security and automation systems. In this paper, we aim to answer the following important question: Does traffic generated by M2M devices impose new requirements and challenges for cellular network design and management? To answer this question, we take a first look at the characteristics of M2M traffic and compare it with traditional smartphone traffic. We have conducted our measurement analysis using a week-long traffic trace collected from a tier-1 cellular network in the United States. We characterize M2M traffic from a wide range of perspectives, including temporal dynamics, device mobility, application usage, and network performance.

ABSTRACT Background: Scaphoid fractures pose significant challenges due to their unique anatomical characteristics and potential complications. This study aims to investigate the incidence and characteristics of scaphoid fractures in the adult population of D.I.Khan, Pakistan. Objective: To determine the incidence and characteristics of saphead fractures in the adult population of D.I.Khan, Pakistan. Material and Method: This cross-sectional study was conducted at Department of Orthopedics, DHQ Teaching Hospital, D.I.Khan, Pakistan from January 2022 to December 2023. Sample size was 63. All adult patients (17-50 years old) with saphead fractures were included, excluding old fractures (duration >1 year), open or associated with other injuries. Demographic variables were gender, age groups and presentation time. Research variables were mechanism of injury, laterality, site, treatment modalities, union time and presence of infection. Results: Out of 63nscaphoid fractures, the prevalence was higher in males 54(85.7%),age group 17-30 years 39(61.9%), presentation time in ≤1week 30(47.6%), mechanism of injury as fall on outstretched hand 42(66.7%), laterality as right hand 45(71.4%), site of fracture as waist 39(61.9%), treatment modalities as ORIF with dorsal approach 23(36.5%). Conclusion: Early recognition, accurate diagnosis, and tailored management approaches are necessary for optimal caretopreventlong- term complication of saphead fractures which are common in younger males, mostly caused by fallonout stretched hand, and mostly involve righth and waist. Significant number of cases requires sopenr eduction and internal fixation.Unionisachievedmostlyin3-6months.