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将区块链，智能合约和复杂传感器管理平台组合在一起，用于超连接的智能感：物联网数据市场用例
摘要：在本文中，我们在将区块链技术与物联网（IoT）和安全框架相结合时演示了创新的多个点。在智能城市环境中物联网设备网络的部署和使用产生了大量数据。这些数据是由多个来源拥有的，这些数据将独立系统用于数据收集，存储和使用会阻碍其价值的利用。区块链作为分布式分类帐，可用于解决用于数据收集和分发的通用系统的开发。智能合约可用于自动化此类网络的所有过程，同时，区块链和行星际文件系统（IPFS）通过匿名和分布式存储保护敏感数据。提议的应用程序，数据和服务的创新和开放的物联网区块链市场提出：（i）提供了以下框架，以便以虚拟货币的形式交换对象的资产（数据和服务）； （ii）根据社会和商业环境定义动机激励措施，以使人类和智能对象进行互动。在M-SEC项目的背景下，通过桑坦德和富士泽之间的跨境试验进行了特定市场，从而验证了互操作性，效率和数据保护原则。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
引用 Numair M、Mansour D-EA 和 Mokryani G (2020) 提出了一种用于智能微电网有效能源管理的物联网架构。第二代新型英特尔
摘要 — 当前电网面临诸多挑战，因为缺乏有效的能源管理策略，无法将发电量与负荷需求相匹配。这个问题在微电网中变得更加明显，因为微电网的负荷变化明显，发电量主要来自可再生能源，因为它依赖于分布式能源的使用。建设智能微电网比将大型电网转变为智能电网更具经济可行性，因为智能微电网需要大量投资来用智能设备替换旧设备。本文在微电网的不同部分应用物联网 (IoT) 技术，以实现有效的物联网架构，并提出了资产互联网 (IoA) 概念，该概念能够将任何旧资产转变为智能物联网资产。这将允许所有资产有效地连接到基于云的物联网。其作用是对从智能微电网收集的数据进行计算和大数据分析，以向不同的控制器发送有效的能源管理和控制命令。然后，物联网云将发送控制操作来解决微电网的技术问题，例如通过设置预测模型解决能源不匹配问题，通过有效承诺 DER 来提高电能质量，以及通过仅关闭不必要的负载来消除负载削减，这样消费者就不会遭受停电之苦。还讨论了在微电网内各个部分使用物联网的好处。
面向全球和区域直达卫星物联网服务的稀疏卫星星座设计
摘要 — 在本文中，我们介绍并设计了用于直接卫星物联网 (DtS-IoT) 的稀疏星座。DtS-IoT 不需要地面基础设施，因为设备直接连接到充当轨道网关的低地球轨道卫星。稀疏星座的关键思想是通过 (i) 适当确定资源受限的 IoT 服务中存在的传输延迟，以及 (ii) 最佳定位轨道网关，显着减少在轨 DtS-IoT 卫星的数量。首先，我们分析 LoRa/LoRaWAN 和 NB-IoT 标准，并推导出两个连续经过卫星之间最大间隙时间的实际约束。然后，我们引入并优化了一种算法来设计稀疏 IoT 星座的准最优拓扑。最后，我们将我们的设计应用于全球和区域覆盖，并分析延迟、轨道平面数量和卫星总数之间的权衡。结果表明，考虑到 3 小时和 2 小时的间隔，稀疏星座仅需传统密集星座所需卫星数量的 12.5% 和 22.5%，即可提供全球范围的物联网覆盖。此外，我们还表明，对于 LoRa/LoRaWAN 和 NB-IoT，仅需 4 颗卫星和 3 颗卫星即可实现非洲和欧洲的特定区域覆盖。
在雾中提供的能源和QoS意识到的物联网服务的移动性支持
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式，以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是，雾系统是高度异构和动态的，这使得服务的放置决策非常具有挑战性，考虑到节点流动性，可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法（MGA），旨在支持节点的移动性，同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量（QOS）要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略（SAP）的两个变体进行了比较，提出的移动性贪婪启发式（MGH）和基线简单的网格算法（SGA）。使用myifogsim模拟器进行的实验表明，与其他方法相比，MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物，优化，移动性，雾计算，智能校园，QoS，Energy。
用智能物联网，体重分析和机器学习彻底改变金库安全
摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。
城市交通管理的物联网和计算机愿景
1,2,3,4,6学生（CSE）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，5名学生（机械）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，印度摘要：本文档详细介绍了新颖的智能城市交通管理系统的设计和实施，并实现了一个新颖的智能城市交通管理系统，共同构成了互联网的能力（Intelly of Things of Things and Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intell of Intelly（Iot of Things and Intell）和计算机。应对现代城市交通的多方面挑战，包括拥堵，安全问题和监管依从性，该系统采用了混合边缘云建筑。智能物联网设备的分布式网络，包括配备了设备AI处理，LIDAR，雷达和环境传感器的智能相机，可捕获实时流量数据。边缘计算节点在交叉点上进行了战略性部署，进行局部数据分析，从而可以立即做出响应，例如自适应交通信号调整和优先级的紧急车辆移动。同时，云平台汇总了来自所有边缘节点的数据，促进了全面的交通模式分析，预测性建模和全系统范围的优化策略。先进的计算机视觉算法，包括基于Yolov8的对象检测，车道跟踪和行人活动识别，可为交通动态和潜在违规行为提供关键的见解。在实时和历史流量数据上训练的机器学习模型，使系统能够动态调整信号时机和预测拥堵热点。与现有的流量基础架构和用于实时流量信息传播的用户友好的移动应用程序集成也是关键功能。本文档探讨了系统的体系结构，硬件和软件组件的相互作用，通信协议，开发生命周期以及缓解关键挑战（例如可扩展性，安全性和延迟）。简介：城市环境的复杂性日益增加，再加上车辆数量的不断增长，加剧了交通管理的挑战。传统系统通常证明不足以解决当代交通流量的动态和多方面的性质。本文档介绍了一个具有前瞻性的智能城市交通管理系统，该系统利用物联网，计算机视觉和云计算的综合优势来创建一个更聪明，响应和可持续的交通生态系统。核心目标是优化交通流量，改善所有道路使用者的道路安全性，最大程度地减少环境影响，并通过实时交通智能增强交通当局和公众的能力。通过战略性地部署边缘计算资源，该系统实现了关键决策的实时响应能力，而云平台为长期流量优化和战略计划提供了必要的可扩展性和分析能力。以下各节详细介绍了系统的架构，组成部分和实现路线图，强调
考虑使用物联网和实际大数据的智能家居居住者行为的全面能源管理应用方法
摘要 - 物联网最深远的用例之一是智能电网和智能家庭操作。智能家庭概念使居民可以通过最小的损失和自我参与来控制，监视和管理其能耗。由于每个房屋的生活方式和能源消耗都是独一无二的，因此管理系统需要有关居住的能源消耗行为模式的背景知识，以进行更准确的计划。要获得此信息，必须处理与居民消费记录有关的数据。这项研究试图提供一个最佳分散管理系统，该系统由可互操作的部分组成，用于预测，优化，调度和在智能家庭上实施负载管理。使用光伏生成（PV）和电动汽车（EV）的4年间隔1分钟的间隔4年间隔的实际数据比较不同的预测模型，预测了不可控制的载荷以及在不同场景中采用确定性方法，该系统使用混合的插座线性计划（MILP）与最初的能量成本相比，将混合的直线线性编程（MILP）与最佳的成本相比，将其与最佳的成本进行了比较。结果表明，由于预测的高精度，提出的系统具有可靠的性能，并导致能源效率提高，能源成本降低（高达62。05％），降低峰与平均比率（PAR）（最多44。19％）和减少标准偏差（SD）（最多19。70％）的净消耗。索引术语 - 智能家庭，时间序列预测，MILP优化，深度学习，负载调度，能量管理。