通过本文，我们调查了低功耗和能效更高的深度神经网络实现的最新进展，其提高了深度神经网络的可部署性而在不显著牺牲准确性的情况下。这些技术可以分为三个主要类别：神经网络压缩、网络架构搜索和设计、以及编译器和图优化。我们调查了卷积和变换器深度神经网络的低功耗技术，并总结了其优点、缺点和研究中的问题。

Aug, 2023

本文提出了一种设计方法，旨在分配在分布式 IoT 应用程序中卷积神经网络（CNNs）的执行。该方法在满足单元级内存和处理负载的约束条件下最小化数据采集阶段和随后的决策阶段之间的延迟。该方法支持多个数据源和多个 CNN 的执行，从而可以设计基于 CNN 的应用程序，要求具有自治性、低决策延迟和高服务质量。

Aug, 2019

本文针对物联网（IoT）的威胁进行了分析，使用人工神经网络（ANN）来对抗攻击，着重于对 IoT 网络上正常和威胁模式的分类，并使用模拟的 IoT 网络来验证其有效性。实验结果表明，该 ANN 程序能够成功检测到各种 DDoS/DoS 攻击，准确率达 99.4%。

Apr, 2017

使用深度学习算法和无监督学习技术来监测和检测 IoT 网络中的异常，并在 KDD Cup 99 数据集上实施了一个模型，实验结果展示了异常检测模型的出色性能，达到了超过 98% 的准确率。

Feb, 2024

网络流量分类是物联网中优化资源分配、增强安全措施和确保高效网络管理的关键问题。这篇综述论文通过系统分析和分类现有的深度学习方法，针对物联网环境中的网络流量分类问题，探讨了各种深度学习模型在处理物联网网络流量的独特挑战和限制方面的优缺点。通过这篇综述，我们旨在为研究人员和实践者提供有价值的见解，识别研究空白，并提供未来研究的方向，进一步提高基于深度学习的物联网网络流量分类的效果和效率。

Feb, 2024

近年来，物联网（IoT）设备的发展和实施加快。为了处理收集和传输到这些设备的大量数据，需要一个超级网络。第五代（5G）技术是一种新的综合无线技术，有可能成为 IoT 的主要推动技术。物联网设备的快速普及可能遇到许多安全限制和问题，因此出现了新的严重安全和隐私风险。攻击者使用物联网设备发起大规模攻击，其中最著名的是分布式拒绝服务（DDoS）攻击。我们在特定设计用于 5G 网络中的物联网设备的数据集上应用了两个深度学习算法 —— 卷积神经网络（CNN）和前馈神经网络（FNN）。我们使用 OMNeT++、INET 和 Simu5G 框架构建了 5G 网络基础设施。数据集包括正常网络流量和 DDoS 攻击。CNN 和 FNN 这两个深度学习算法都表现出了令人印象深刻的准确性水平，均达到了 99%。这些结果凸显了深度学习在增强 5G 网络中物联网设备安全方面的潜力。

Nov, 2023

提出了一种创新性的基于深度学习的卷积神经网络和长短期记忆网络的物联网环境入侵检测系统，在 CICIDS2017 数据集上实现了 99.52% 的准确率，具有实时处理能力、可扩展性和低虚警率，成功应用于当今的物联网网络，对自适应学习技术和跨领域适用性等相关领域的发展和性能进行了讨论，为显著提高网络安全性提供了强有力的解决方案。

Jun, 2024

借鉴人脑的高效率和低功耗，本文提出了一种基于预测编码理论和动态提前终止的浅双向网络，以加入硬件有限资源在设计过程中，实现在 CIFAR-10 图像分类上与 VGG-16 相当准确率的结果，使用更少的参数和较低的计算复杂度。

Sep, 2023

本文介绍了在 IoT 领域中使用深度学习技术进行分析和学习的综述，包括 IoT 数据的特征和处理方法，以及深度学习算法及其在 IoT 领域中的应用和挑战，同时讨论了智能 IoT 设备背景下应用深度学习的实现方法，以及在雾计算和云中心的运用。

Dec, 2017

DeepIoT 是一种压缩神经网络的解决方案，它通过找到每个层所需的最小数量的非冗余隐藏元素，将神经网络结构压缩成更小的密集矩阵，同时保持感知应用程序的性能。在 Intel Edison 设备上的五个不同的感知相关任务中进行实验，DeepIoT 在执行时间和能源消耗方面优于所有比较的基线算法，而不会损失准确性。

Jun, 2017