There has been a significant change in the management and operation of buildings as a result of the incorporation of Distributed Intelligence into Building Management Systems. This paper analyzes the revolutionary potential of this integration, concentrating on the suggested technique, which amalgamates Decentralized Sensor Networks, Federated Learning, and Predictive Maintenance algorithms. The approach uses real-time data, machine learning, and decentralized decision-making to improve building operations. The new technique is shown to perform better on all of the most important performance criteria when compared to the six original approaches. The suggested technique greatly improves upon conventional methods with regards to energy efficiency, occupant comfort, system responsiveness, maintenance cost reduction, security effectiveness, and flexibility. It is much easier to understand the comparative analysis and how the suggested solution outperforms the separate methods by using visual representations.

The requirement for strong defenses against complex adversarial assaults is increasing fast in the constantly evolving AI ecosystem. Considering this need, we put up the Explain Defend Net architecture, a unique adversarial defensive mechanism. This framework utilizes state-of-the-art methods to improve the robustness, openness, and flexibility of models. To protect the model from external interference, the Robust Feature Recalibrator (RFR) selectively adjusts the calibration of input features. The Explain Intercept Layer (EIL) offers transparency by offering interpretable insights into the decision-making process, enhancing human comprehension. The model can adapt to new forms of adversarial attack because of the dynamic adaptability guaranteed by Adaptive Reinforce Guard (ARG). With its comprehensive defensive strategy, Explain Defend Net is designed to outperform more conventional approaches. The suggested framework is put through rigorous testing, and the results indicate that it outperforms six established approaches in a wide range of categories. The findings show that Explain Defend Net regularly outperforms conventional techniques, proving its efficacy in protecting AI systems from malicious actors. Explain Defend Net is state-of-the-art in the field of adversarial defense because of its novel mix of recalibration, interpretability, and adaptive reinforcement.

The developing use of Internet of Things (IoT) applications in several aspects created a large number of data which is need the occurrence of existing techniques like fog and cloud computing. The Intrusion Detection System (IDS) is recognized several cybersecurity problems and its resources. In this paper, the Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) is proposed for anomaly-based IDS in IoT network. The BoT-IoT and ToN-IoT datasets are used for identifying IDS in IoT networks. The normalization is used as preprocessing and Gain Ratio is used for selecting optimal features and the BiLSTM is used for classification of IDS in network which enables the model to scale large dataset and enhance the accuracy. The performance of BiLSTM is estimated by accuracy, f1 score, recall and precision. The BiLSTM achieves better accuracy of 98.76% and 96.84% for BoT-IoT and ToN-IoT dataset respectively which is better when compared to existing techniques like Group Theory Binary Spring Search-Hybrid Deep Neural Network (GTBSS-HDNN) and DNN.

Efficient load balancing in fog nodes is essential for optimal resource utilization in fog computing environments. Despite advancements, existing methods lack efficiency, prompting the introduction of an optimization-based dynamic allocation approach in this paper. This paper introduces an approach, Task Classification and Buffering (TCB), designed for effective task management by categorizing tasks and optimizing buffer utilization. Simultaneously, Task Offloading and Optimal Resources Allocation (TOORA), empowered by the Bat Optimization Algorithm (BOA), ensures optimal resource allocation for offloaded tasks, thereby boosting overall system performance. The proposed methodology is evaluated using performance metrics, including Energy Consumption (6.00 W), Cost ($14.53), Make-span (0.32 ms), and Latency(1000s), demonstrating its efficacy. Comparative analysis with existing methods like Dynamic Energy Efficient Resource Allocation (DEER), accelerated Particle Swarm Optimization (APSO) algorithm, and Cat Swarm Optimization (CSO) with Support Vector Machines (SVM) underscores the proposed TCB and TOORA approach in achieving optimal load balancing in fog computing environments.

Energy is essential to the nation's economic growth and to raising the standard of living for its citizens. Following its independence, India invested a great deal of resources in expanding its energy potential. As a result, the nation's capacity for generation has grown significantly. Everyone is aware of the environmental risks associated with traditional energy generating. India has thus been planning the development of environmentally friendly renewable-energy generation via solar, hydroelectric, and wind-energy sources. Renewable-energy has received particular attention, even though the nation primarily generates its energy from natural gas and coal. India ranks fourth among the nations that produce wind power this essay has honestly attempted to provide a brief synopsis of the global and Indian developments in wind-energy from the late 20th century to the present. It also examines the results of some global studies conducted on a range of topics related to this industry. One can get a sense of the current state of the wind-energy development project after reading this document.