Wi-Fi Adoption and Security in Hong Kong
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>WiFi is the fastest and most cost-effective way of wireless Internet connectivity. Nowadays, almost all of the mobile phones and an increasing number of home entertainment systems are WiFi-enabled. Being the key enabler of the “Internet of Everything”, WiFi brings including people, processes, data and devices, together and turns data into valuable information that makes life better and business thrive. With all mobile devices, wearable gadgets, home entertainment systems and home automation systems connected together and linked to the Internet, devices can now interact with one another and data be shared among the devices. However, transmitting information across the WiFi network means leaving your computer or devices vulnerable to attack, giving unscrupulous people the opportunity to intercept traffic, selectively eavesdrop on critical communications or even the administrative access and thus the ability to harvest all the information they want. All these threats highlight the growing importance of keeping your WiFi secure from unauthorized access and malicious attacks.</p><p>Basing on empirically collected quantitative data, this paper presents a comprehensive study on Hong Kong people’s knowledge about WiFi security and their use of WiFi in connecting the Internet. Findings of the study shed light on the knowledge gaps of Hong Kong WiFi users in using and setting up WiFi connections so that service providers, policy makers and stakeholders can devise appropriate security measures to improve the security of WiFi connection. The study also canvasses and analyses the views of the users on the connectivity and quality of free and commercial WiFi service in Hong Kong. The findings can help government and private WiFi operators to further improve the service provided. </p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle