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基于人工智能的个性化远程医疗时代即将到来
虽然人工智能（AI）的概念早在60多年前就被提出，但基于AI的技术和应用的快速发展是在2010年代图形处理单元改进之后发生的。1 目前，基于AI的算法可以以相同甚至更高的精度和一致性模拟人类的高阶判断和行为。今天，AI以及物联网（IoT）和大数据等各种其他技术发展引领了人类的第四次工业革命，并已逐步改变了我们的日常生活。购物、日常生活、制造和政府管理的方式都受到这些技术的影响。许多信息技术专家和研究人员投入了大量的时间和金钱来探索AI的新算法和应用，尤其是在医学领域。机器学习（ML）是当今最常用的AI技术。机器学习程序于 1959 年首次推出。2 在机器学习中，数学模型是基于大量训练数据集设计的，这些训练数据集用作训练算法的输入
TwinOps – DevOps 与基于模型的工程和数字孪生相结合，用于 CPS 工程
网络物理系统 (CPS) 的工程需要大量专业知识来捕获系统需求并得出正确的解决方案。基于模型的工程和 DevOps 旨在高效地交付质量更高的软件。基于模型的工程依靠模型作为一流的工件来分析、模拟并最终生成系统的各个部分。DevOps 专注于软件工程活动，从早期开发到集成，然后通过在运行时监控系统进行改进。我们声称这些可以有效地结合起来，以改进 CPS 的工程流程。在本文中，我们介绍了 TwinOps，这是一种将基于模型的工程、数字孪生和 DevOps 实践统一在统一工作流程中的流程。TwinOps 说明了如何利用 MBE 和 DevOps 中的几种最佳实践来设计网络物理系统。我们使用数字孪生案例研究来说明我们的贡献，以说明 TwinOps 的优势，结合 AADL 和 Modelica 模型以及物联网平台。
物联网取证：确保物联网生态系统的挑战，方法和未来方向
摘要：物联网（IoT）的快速增长对数字取证产生了重大影响，引入了新的机遇和挑战。物联网取证是数字取证中的专业领域，重点介绍了来自智能家居系统，可穿戴设备和工业平台等各种物联网设备的数据的获取，分析和解释。本综述研究了物联网取证的当前状态，突出了诸如设备多样性，数据波动，加密以及实时分析的需求等挑战。它还评估了现有的法医方法和工具，评估了它们在应对这些挑战时的有效性和局限性。此外，本文确定了关键的研究差距，并提出了未来的方向，包括开发标准化法医框架以及物联网制造商和法医专家之间的更多协作。的目的是推进物联网法医实践，以与快速发展的物联网技术保持同步，从而增强网络犯罪的调查和起诉。
具有超可靠低延迟通信的无人机辅助边缘网络：数字孪生方法
摘要 提出了一种用于物联网 (IoT) 网络的数字孪生 (DT) 框架，其中无人机 (UAV) 充当飞行移动边缘计算 (MEC) 服务器，支持动态任务卸载。所考虑的 DT 模型非常适合工业自动化，并且严格限制关键任务服务的超可靠低延迟通信 (URLLC) 链路。为了支持低延迟物联网设备，我们制定了数字孪生辅助卸载 UAV-URLLC 的端到端 (e2e) 延迟最小化问题。具体而言，通过联合优化通信和计算参数（即功率、卸载因子以及物联网设备和 MEC-UAV 服务器的处理速率）来获得最小化的延迟。由于优化问题高度非凸，我们首先考虑 K 均值聚类算法来最佳地部署按需无人机。然后，有效地利用替代优化方法结合适当的内部近似来应对这一挑战。我们通过代表性数值结果证明了所提出的 DT 框架的有效性。
碳市场采用技术采用的案例研究MRV系统
数字技术集成到监视报告验证（MRV）系统中，为碳市场创建了关键的发展，从而提高排放交易系统质量和运营效率。这项研究研究未经CCCC标准A6.4-MEP004-A03草案，讨论了技术缺陷和潜在的改进机会。研究评估了标准中所有泄漏检测和监视规定，以发现将新技术纳入碳市场MRV系统的基本可能性。该标准草案列出了强大的方法论标准，但它不包括有关监视技术进步的特定程序，这些程序涵盖了卫星跟踪以及物联网传感器和区块链验证平台以及人工智能功能。该研究通过有关使用数字技术改善碳市场MRV系统性能的特定指南为当前研究创造了新的价值，这可能会彻底改变其准确性和运营效率。研究结果将确定第6.4条机制的未来方法以及跨碳市场的运营。
从商业智能到人工智能...
摘要 随着当今信息的增长和基于海量数据（增长到大数据级别）的超载，商业智能 (BI) 已不足以处理任何企业的日常业务运营。分析包含信息的海量数据变得极其困难，并且引入一种足够快的、可以被视为实时的决策方法（我们过去称之为 BI）变得非常费力和不便。对实时处理结构化和非结构化信息和相关数据的需求正在增加，因此，在企业层面实施由 BI 驱动的正确决策变得越来越困难，以保持组织在人为威胁或自然灾害面前的稳健性和弹性。随着现代计算世界中智能恶意软件的出现以及物联网 (IoT) 的必要性，我们需要一个更好的智能系统，即我们今天所熟知的人工智能 (AI)。人工智能及其另外两个子集，即机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，让我们有更好的机会抵御任何网络攻击，并使我们组织内的日常运营更加稳健，也使我们作为利益相关者的决策更加值得信赖。
数据湖及其集成挑战研究
数据集成过程的目标是协调不同的数据源，以提供统一的数据访问，可能解决具有不同数据库模式、不同数据格式、语义和表示模糊性以及数据不一致等问题的源[1]。如今，用户生成内容的广泛使用，以及物联网和行业的数字化转型，已经产生了大量的数据。由于数据在与其他数据链接和融合后可进行分析时，其价值呈爆炸式增长，因此解决大数据集成挑战对于实现大数据现象的承诺至关重要[2]。数据集成最初的重点是结构化（通常基于表格）数据，传统上分为三个主要阶段：第一阶段是模式对齐，目的是协调不同的数据库模式并了解哪些属性具有相同的语义；第二阶段是数据集成，目的是协调不同的数据库模式并了解哪些属性具有相同的语义；第三阶段是数据集成，目的是协调不同的数据库模式并了解哪些属性具有相同的语义；第四阶段是数据集成。
使用...
摘要：本文探讨了区块链，人工智能（AI）和物联网（IoT）的整合，以彻底改变医疗保健数据管理，存储，访问和分析，旨在提高数据安全，诊断准确性和医疗保健可访问性。通过利用区块链的分散和不变的性质，AI的诊断能力以及物联网的实时监控，该研究强调了这些技术如何解决在Covid-19-19的大流行期间所面临的挑战，例如数据泄露，供应链完整性，供应链完整性和远程患者护理。这项研究强调了这些创新的潜力，以改善紧急响应，优化临床工作流程并确保患者隐私，同时克服技术，安全和道德障碍。通过分散的紧急智能（D-EI）和受区块链保护的医学成像系统等框架，该研究证明了这些技术对医疗保健效率和患者结果的变革性影响。未来的方向着重于增强互操作性，可伸缩性和监管合规性，以充分意识到它们在全球医疗系统中的潜力。
DCOSS-物联网 2024
第二十届智能系统和物联网分布式计算国际会议 (DCOSS-IoT) 将于 2024 年 4 月 29 日至 5 月 1 日在阿拉伯联合酋长国阿布扎比举行。在过去几年中，我们目睹了分布式传感器系统在从智能城市到制造业和遥感等许多应用领域的使用显着增长。为了使智能传感器系统真正变得有用和普及，需要解决许多研究挑战，包括传感和机器智能的紧密集成、可靠和高效的网络、互操作性和可扩展性、可靠的自主性、与人类的交互以及安全、隐私和信任的重要方面。DCOSS 一直专注于分布式传感器系统的上述信息处理问题，涵盖模型、算法、架构、部署工具和新应用。2023 年，DCOSS 将其范围从传感器网络扩展到一般智能系统以及物联网 (IoT)，并成为“智能系统和物联网中的分布式计算”(DCOSS-IoT)。这一选择大大提高了人们对该会议的兴趣，2024 年会议提交论文的显著增加就证明了这一点。
医学的未来：使用最先进的概述尝试...
结果：在商业环境中，通过互联网以及物联网的开发进行了巨大变化。在一个名为Creative Commons的框架中出现了一种新的生产方法。生产者和消费者可以在同一过程的背景下逐渐识别。随着技术的迅速发展，它由人工智能（AI），其子集，机器学习以及大数据和现实数据（RWD）（RWD）产生现实世界证据（RWE）的主导。纳米技术是一个科学领域，为制造具有十亿米尺寸的设备和产品提供了新的机会。人工神经网络和深度学习（DL）正在模仿人脑的使用，将计算机科学与复杂系统的新理论基础相结合。这些进化的实施已经在药品的生命周期中启动，包括筛查药物候选物，临床试验，药物宣传（PV），营销授权，制造和供应链。这已成为一个新的生态系统，具有特征，例如免费的在线工具和在线提供免费数据。个性化医学是一个突破性的领域，可以为每个患者的基因组定制量身定制的治疗溶液。