An Internet of Vehicles (IoV) allows forming a self-organized network and broadcasting messages for the vehicles on roads. However, as the data are transmitted in an insecure network, it is essential to use an authentication mechanism to protect the privacy of vehicle users. Recently, Ying et al. proposed an authentication protocol for IoV and claimed that the protocol could resist various attacks. Unfortunately, we discovered that their protocol suffered from an offline identity guessing attack, location spoofing attack, and replay attack, and consumed a considerable amount of time for authentication. To resolve these shortcomings, we propose an improved protocol. In addition, we provide a formal proof to the proposed protocol to demonstrate that our protocol is indeed secure. Compared with previous methods, the proposed protocol performs better in terms of security and performance.

The real-time electricity consumption data can be used in value-added service such as big data analysis, meanwhile the single user's privacy needs to be protected. How to balance the data utility and the privacy preservation is a vital issue, where the privacy-preserving data aggregation could be a feasible solution. Most of the existing data aggregation schemes rely on a trusted third party (TTP). However, this assumption will have negative impact on reliability, because the system can be easily knocked down by the denial of service attack. In this paper, a practical privacy-preserving data aggregation scheme is proposed without TTP, in which the users with some extent trust construct a virtual aggregation area to mask the single user's data, and meanwhile, the aggregation result almost has no effect for the data utility in large scale applications. The computation cost and communication overhead are reduced in order to promote the practicability. Moreover, the security analysis and the performance evaluation show that the proposed scheme is robust and efficient.

Abstract Void volume fraction (VVF) of granular biomaterials is a global measurement frequently used to characterize void space. There is currently no gold standard for measuring the VVF of granular scaffolds made in lab. To help the biomaterials field, we provide a library of different simulated scaffolds with known VVF for easy look-up. We use our simulated data to explore the relationship between microscope magnification and VVF, and we study the accuracy of approximating VVF using 2-D z-slice images, which is the most common approach for computing VVF of real scaffolds. Lastly, we test four different approaches for computing VVF using microscope images of real granular scaffolds and reveal that VVF may be an unreliable descriptor.

As the proliferation of 5th Generation Mobile Communication Technology (5G) accelerates the adoption of Internet of Things (IoT) applications, building robust and secure communication channel becomes increasingly crucial with the exponential growth of connected devices. The 3rd Generation Partnership Project (3GPP) has established security standards for 5G systems, including mechanisms such as the 5G-Authentication and Key Agreement (5G-AKA), which enables establish secure sessions in untrustworthy participants or insecure channels. The private key which untrustworthy parties have independently or transmitted through insecure channels, may involve risk of information leakage in 5G-AKA. Motivated by this challenge, we propose a practical and secure dual-server key agreement scheme based on password authentication for IoT devices in 5G networks. The scheme ensures secure reliable key storage and key transmission, mitigating risks associated with key information leakage through a dual-server architecture and three-lock security policy. Importantly, we avoid ownership of the complete key by any untrustworthy entity in insecure 5G network to ensure key security. The scheme can resilience to various security threats prevalent in 5G networks through rigorous formal security. We analyze the communication and computational loads to illustrate the protocol's practicality and efficacy.

Body measurements can be used in determining body size to monitor the cattle growth and examine the response to selection. Despite efforts putting into the identification of common genetic variants, the mechanism understanding of the rare variation in complex traits about body size and growth remains limited. Here, we firstly performed GWAS study for body measurement traits in Simmental cattle, however there were no SNPs exceeding significant level associated with body measurements. To further investigate the mechanism of growth traits in beef cattle, we conducted whole exome analysis of 20 cattle with phenotypic differences on body girth and length, representing the first systematic exploration of rare variants on body measurements in cattle. By carrying out a three-phase process of the variant calling and filtering, a sum of 1158, 1151, 1267, and 1303 rare variants were identified in four phenotypic groups of two growth traits, higher/ lower body girth (BG_H and BG_L) and higher/lower body length (BL_H and BL_L) respectively. The subsequent functional enrichment analysis revealed that these rare variants distributed in 886 genes associated with collagen formation and organelle organization, indicating the importance of collagen formation and organelle organization for body size growth in cattle. The integrative network construction distinguished 62 and 66 genes with different co-expression patterns associated with higher and lower phenotypic groups of body measurements respectively, and the two sub-networks were distinct. Gene ontology and pathway annotation further showed that all shared genes in phenotypic differences participate in many biological processes related to the growth and development of the organism. Together, these findings provide a deep insight into rare genetic variants of growth traits in cattle and this will have a promising application in animal breeding.

The desulfurization and denitrification tower is the core equipment of the carbon-based catalytic multi-pollutant collaborative control technology. Its design strength ensures the pollutant removal effect and stable operation of the system. This paper used ANSYS finite element analysis software to establish a three-dimensional model of the tower and divided it into high-precision grids. Combined with actual load analysis, calculation and working condition combination, the deformation and stress distribution nephogram of the tower and the membrane stress and bending stress of each component were calculated. The strength check and stress assessment were carried out. When the calculation error is ignored, the overall design strength of the tower meets the requirements, but the stress of the local reinforced beams exceeds the limit. It is recommended to replace the steel with a higher allowable stress value.