Jan, 2024

过去、现在、未来：对 Umbrella 物联网测试平台中人工智能应用案例的全面探索

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TL;DRUMBRELLA 是一个大规模、开放式的物联网生态系统，该论文介绍了 UMBRELLA 在实际物联网系统中已实施和预期的人工智能能力。论文详细介绍了四个现有的 UMBRELLA 应用，并概述了 UMBRELLA 在未来智能城市和多机器人众感知应用方面的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 大气层：边缘雾云计算的上下文和情境感知协同物联网架构

    提出一种软件架构，利用边缘、雾化和云计算等不同层级之间的双向通信来最大限度地利用上下文和情境数据，并通过医院呼吸疾病监测的案例研究证明了该架构在满足物联网场景需求方面有着高效的通信。

    Jan, 2024

  • 构建一个 AI - 支持的 IIoT 平台 -- 从早期用例验证中所得经验教训

    为了更广泛地在工业生产中采用人工智能，充足的基础设施能力至关重要。我们介绍了我们的 IIP-Ecosphere 平台的设计，并在 AI 启用的视觉质量检查的演示程序方面进行了早期评估，包括在此早期评估活动中获得的见解和经验教训。

    Jul, 2022

  • 从数据到行动：探索基于人工智能和物联网的解决方案，实现城市的智能化

    智慧城市需要利用物联网和人工智能等先进技术，本研究引入了一个城市智能管理系统，通过数据驱动的方法来分析交通信息、能源消耗和城市维护问题，以提高安全性、节能和可持续性，该系统在阿维罗市的案例研究中证明了其有效性。

    Jun, 2023

  • 多联感知技术：面向物联网的大规模多传感器学习

    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

  • 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

  • 物联网联邦学习综述

    本研究是一项关于边缘设备上联合学习技术在物联网（IoT）应用中的综合调研，探索并分析 FL 在 IoT 数据共享、攻击检测、安全、智慧医疗，智能交通，无人机，智慧城市，智慧工业等应用领域中的潜力，并总结了可借鉴的经验教训和当前的挑战与未来研究方向。

    Apr, 2021

  • 物联网数据分析的机器学习：一项调查

    本文评估了处理物联网数据挑战的不同机器学习方法，以智能城市为主要案例。该研究的关键贡献是提供一个机器学习算法分类法，阐述如何应用不同技术从数据中提取高层次信息。此外，还讨论了机器学习在物联网数据分析中的潜力和挑战，并介绍了应用支持向量机（SVM）在奥尔胡斯智能城市交通数据上的案例。

    Feb, 2018

  • 边缘人工智能

    本文探讨了物联网、边缘计算、5G 移动通信、人工智能 / 机器学习等技术在支持实时应用和满足复杂多样化的应用需求方面的潜力和挑战。

    Dec, 2020

  • 适用于家用电器维护的物联网云和大数据架构

    本文介绍了一种分布式、可伸缩的平台架构，可用于有效的实时大数据采集和分析，其中结合智能家电的实时预测维护进行了案例研究，结果表明该平台具有成本效益和本地化优势。

    Oct, 2022