Apr, 2021

隐式群体推荐的安全人工智能物联网

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TL;DR提出了一种基于安全 IoT 结构和协同贝叶斯网络模型的人群推荐算法 SAIoT-GR，旨在解决现有数据安全性和反馈偏差难题。通过大量实验，该算法表现出高效性和稳健性。
artificial intelligence of thingsgroup recommender systemssecure data managementimplicit preference feedbackscollaborative bayesian network model
发现论文，激发创造
  • 物联网智能化发展的进展、挑战和机遇概述

    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

  • 物联网启用的社交关系与人工社交智能相遇

    本文探讨了物联网在社交关系检测和管理中的作用，以及社交关系爆炸问题，提出了利用人工社交智能技术包括社交导向的机器学习和深度学习解决此问题。

    Feb, 2021

  • 社交物联网的上下文感知服务推荐系统

    Social Internet of Things 的研究，探索服务推荐的上下文表示、潜在特征组合技术以及服务推荐框架对提高准确性和相关性的有效性进行实验评估。

    Aug, 2023

  • 可解释性物联网人工智能：概述、现状和未来方向

    论文综述了可解释人工智能（XAI）在物联网中的应用，重点介绍了 XAI 在安全增强、医疗物联网（IoMT）、工业物联网（IIoT）和城市物联网（IoCT）等应用中的广泛使用以及在这些应用中 XAI 模型的实现选择，同时介绍了边缘 XAI 结构和第六代（6G）通信服务对物联网应用的支持。

    Nov, 2022

  • 智能物联网综述：应用、安全、隐私与未来发展方向

    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

  • 走向物联网中的人工通用智能 (AGI): 机遇与挑战

    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

  • 物联网中安全感知服务获取的深度强化学习方法

    提出一个完整框架，根据用户需求，在物联网中定义适当的隐私和安全需求级别，通过采用基于强化学习的解决方案来训练用户代理，选择最佳的智能对象以满足目标服务，并确保满足截止日期要求、用户的安全和隐私需求。

    Apr, 2024

  • 从生成式人工智能到生成式物联网：基础、框架与展望

    通过将生成式人工智能（GAI）与现代物联网（IoT）相结合，我们提出了生成式物联网（GIoT）的概念，并研究了其潜在前景。我们介绍了四种 GAI 技术，讨论了 GIoT 的应用，并提出了一个基于 GAI 的安全激励机制框架，使用生成扩散模型（GDMs）进行机制设计，并应用区块链技术进行安全的 GIoT 管理。最后，我们通过现代车辆的交通监测案例研究，展示了利用 GDMs 生成有效合同来激励用户提供高质量感知数据。未来还有一些值得研究的开放方向，以促进 GIoT 的普及。

    Oct, 2023

  • 跨层优化实现资源高效 AIoT 系统：综述

    人工智能物联网（AIoT，AI+IoT）领域是由智能基础设施的广泛使用和深度学习（DL）的显著成功推动的。本研究通过优化资源友好型的深度学习模型以及模型自适应系统调度，来改善 DL 模型的准确性和响应性，推动由单独级别设置的性能边界。此外，针对 AIoT 环境的动态特性，本文还探索了适用于不同级别的上下文感知控制器，实现自动跨级别适应，并提出了资源高效的 AIoT 系统的一些潜在方向。

    Sep, 2023

  • 物联网应用的普适型人工智能：资源高效分布式人工智能综述

    本文综述了面向普适 AI 系统中资源调度的挑战，重点概述了分布式推断、训练和在线学习任务中的通信高效技术。

    May, 2021