本篇综述介绍了人工智能赋能物联网的全景，在云计算、雾计算和边缘计算三个方面，介绍了 AIoT 的体系结构，然后从感知、学习、推理和行为四个角度阐述了 AI 在物联网领域中的研究进展，最后概括了一些有前景的 AIoT 应用，并强调了 AIoT 面临的挑战和潜在的研究机会。

Nov, 2020

过渡到 “认知互联网” 时，我们在如何与技术和智能互动方面发生了重大转变。本文介绍了 “认知互联网” 的基础要素、特点、益处和产业影响，并强调了适应性人工智能基础设施和混合边缘云平台在支持这种转变方面的重要性。通过案例研究、展望性观点和实际应用支持，提供了对这一新兴范式的全面洞察。

Jan, 2024

本文提出了一个以云计算为中心的物联网实现愿景，讨论了未来近期可能推动物联网研究的关键技术和应用领域，介绍了一个基于私有和公共云互动的 Aneka 云实现。该实现旨在将 WSN、互联网和分布式计算融合，服务于技术研究社区。

Jul, 2012

人工智能在物联网系统中的关键作用以及在资源受限的物联网环境中实现人工智能的无缝集成所面临的机遇和挑战。

Sep, 2023

提出了 MultiIoT，这是迄今为止最广泛的物联网基准，涵盖了来自 12 种方式和 8 项任务的超过 115 万个样本，引入了在学习许多感知模式、跨长时间范围内进行细粒度交互以及由于现实世界传感器的唯一结构和噪声拓扑而导致的极端异质性等方面的独特挑战，同时发布了一组强大的建模基线，从方式和任务特定方法到多感官和多任务模型，以鼓励未来在物联网的多感官表征学习方面的研究。

Nov, 2023

提出了一种基于深度学习的框架，利用强化学习选择性注意机制和修改后的 LSTM 算法等方法，实现了人与物联网对象之间的认知互动，验证了该方法的有效性。

May, 2018

本论文综合调查了智能物联网（IIoT）在移动网络中的重要应用以及与之相关的安全和隐私问题，并提出了若干关键挑战和潜在研究方向。

Jun, 2024

这篇论文讨论了新兴的物联网架构、大规模传感器网络应用、传感器网络联合、传感器数据和相关上下文获取技术、云计算管理中的挑战、传感器数据的存储、存档和处理。

Jan, 2013

本文介绍了适用于物联网应用的多种学习框架，分别研究了机器学习、顺序学习和强化学习的优缺点、适用性及关键结果，并引入基于认知层次理论的新框架来处理物联网的异构性和资源限制，最终展示了在物联网中使用认知层次理论的关键结果。

Oct, 2016

本文介绍了物联网范式和上下文感知的基础知识，并从物联网的角度对上下文感知进行了调查，涵盖了与上下文感知和物联网相关的很多技术，方法，模型、应用程序和中间件解决方案，并对过去十年中进行的 50 个研究和商业解决方案进行了评估和总结，讨论了它们的发现以及其在物联网中的适用性，并提出了未来的研究方向。

May, 2013