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基于IoT的工业机械预测维护系统
由行业4.0驱动的工业领域的快速发展强调了需要智能维护策略，以确保不间断的操作和优化的绩效。工业机械在制造过程中起着至关重要的作用，其意外故障可能会导致昂贵的生产停顿，降低生产率和产品质量损害。传统的维护方法，例如反应性维护（失败后修复设备）和预防性维护，通常证明效率低下，昂贵且耗时。预测维护（PDM）通过基于实时数据分析的设备故障提供了更有效的替代方案。这种方法允许维护团队采取积极行动，减少停机时间，延长设备的寿命并最大程度地减少运营费用。物联网（IoT）的出现通过对工业机械进行持续的实时监控，进一步彻底改变了预测性维护。IoT传感器可以捕获关键数据，例如温度，振动和压力，并将其传输到分析平台进行处理。与高级数据分析和机器学习算法的集成在一起，有助于准确的故障检测和预测。但是，实施基于IoT的预测维护系统提出了一些挑战，例如数据安全性，网络延迟以及有效处理大量传感器数据的需求。本文旨在通过提出一个可扩展和强大的基于物联网的预测维护框架来解决这些挑战。本研究的主要贡献包括：
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
摘要 - 物联网促进了一个联系，聪明和可持续的社会；因此，必须保护物联网生态系统。基于IoT的5G和6G将利用机器学习和人工智能（ML/AI）的使用来为自动和协作的安全IoT网络铺平道路。零触摸，零信任的IoT安全性，具有AI和机器学习（ML）启用框架，提供了一种强大的方法来确保物联网（IoT）设备的扩展景观。本文介绍了一个基于零信任，零触摸和AI/ML的集成的新颖框架，该框架可用于检测，缓解和预防现代物联网生态系统中DDOS攻击。将重点放在新的集成框架上，通过为所有物联网流量，固定和移动5G/6G物联网网络流量以及数据安全性（隔离零触摸和动态政策执行）建立零信任。我们通过基于基于准确性，精度，回忆，F1-Score和Roc-auc进行比较，对五个机器学习模型，即X Gboost，Random Forest，K-Nearest Neight，随机梯度下降和Na've Bayes进行了比较分析。结果表明，检测和缓解不同DDOS向量的最佳性能来自基于整体的方法。通过合并网络切片，微分段，连续身份验证和弹性的5G/6G策略，该框架为基于基于勒索的DDOS攻击提供了强大的可扩展安全性。零触摸，具有AI/ML启用的零值得物联网安全性是基于5G/6G的物联网和工业互联网4.0和5.0时代的强大网络安全策略的范式。通过整合这些技术，组织可以有效地保护其物联网环境，保护敏感数据并在面对不断发展的网络威胁时保持业务连续性
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
摘要 - 物联网促进了一个联系，聪明和可持续的社会；因此，必须保护物联网生态系统。基于IoT的5G和6G将利用机器学习和人工智能（ML/AI）的使用来为自动和协作的安全IoT网络铺平道路。零触摸，零信任的IoT安全性，具有AI和机器学习（ML）启用框架，提供了一种强大的方法来确保物联网（IoT）设备的扩展景观。本文介绍了一个基于零信任，零触摸和AI/ML的集成的新颖框架，该框架可用于检测，缓解和预防现代物联网生态系统中DDOS攻击。将重点放在新的集成框架上，通过为所有物联网流量，固定和移动5G/6G物联网网络流量以及数据安全性（隔离零触摸和动态政策执行）建立零信任。我们通过基于基于准确性，精度，回忆，F1-Score和Roc-auc进行比较，对五个机器学习模型，即X Gboost，Random Forest，K-Nearest Neight，随机梯度下降和Na've Bayes进行了比较分析。结果表明，检测和缓解不同DDOS向量的最佳性能来自基于整体的方法。通过合并网络切片，微分段，连续身份验证和弹性的5G/6G策略，该框架为基于基于勒索的DDOS攻击提供了强大的可扩展安全性。零触摸，具有AI/ML启用的零值得物联网安全性是基于5G/6G的物联网和工业互联网4.0和5.0时代的强大网络安全策略的范式。通过整合这些技术，组织可以有效地保护其物联网环境，保护敏感数据并在面对不断发展的网络威胁时保持业务连续性
物联网（IoT）照明系统
照明控制在优化能源效率和居住者满意度方面发挥着至关重要的作用，但 LED 照明的高效率有时会使实现可观的投资回报变得具有挑战性。占用传感器等独立控制可能提供更具成本效益的解决方案，但它们在可扩展性方面存在局限性。具有三个控制级别的模块化无线物联网 (IoT) 照明系统提供了面向未来的解决方案，允许根据需求的变化添加功能。
AI和电气系统监控的物联网
澳大利亚，印度，马来西亚和阿曼的杰出教授/兼职教师。他在他的专业领域发表了610多个出版物，并撰写了29多本书。监督了50名研究生的研究生毕业，其中包括39位博士学位。和11个Mengs。目前，正在监督15名研究生研究专业的研究生（VU博士学位，一名Meng的一名Meng学生和EIT的6名Deng学生）正在监督。公共，大学和励志讲师。澳大利亚和海外电力供应行业的顾问。协助大学和高等教育部门的变更管理计划。
新闻稿Kaleido Intelligence认可TelefónicaTech在IoT连接管理方面的全球领导
•分析师公司强调了TelefónicaTech的风筝平台的潜力以及众多的创新，以使流程更有效，并保证物联网设备管理中的安全性。马德里，2025年2月5日。Telefónica集团的战略性数字业务部门TelefónicaTech巩固了其在托管物联网连接方面的领导，并在Kaleido Intelligence的“连接供应商中心：2025”的研究中达到了世界的最高位置。 分析师公司总共检查了39个全球提供商，并突出了TelefónicaTech开发全面连接解决方案的能力以及风筝平台的潜力，可扩展其可扩展性，灵活性和网络安全性和人工智能方面的发达功能。 感谢IoT连接和风筝平台，TelefónicaTech允许组织实时管理设备，并通过托管在云中的软件进行远程监视。 在过去的一年中，该技术公司继续将人工智能纳入工具中，以提高其分析能力并使其能够检测异常。 分析师公司认识到该公司为客户开发更简单的风筝的努力，并突出了平台中与安全性有关的一些主要创新。 TelefónicaTech的风筝平台有一个分析面板，可以根据已确定的配置文件（会话数量，会话持续时间，总消费等）来评估SIMS的行为。 毫无疑问，这是对的非凡认可TelefónicaTech巩固了其在托管物联网连接方面的领导，并在Kaleido Intelligence的“连接供应商中心：2025”的研究中达到了世界的最高位置。分析师公司总共检查了39个全球提供商，并突出了TelefónicaTech开发全面连接解决方案的能力以及风筝平台的潜力，可扩展其可扩展性，灵活性和网络安全性和人工智能方面的发达功能。感谢IoT连接和风筝平台，TelefónicaTech允许组织实时管理设备，并通过托管在云中的软件进行远程监视。在过去的一年中，该技术公司继续将人工智能纳入工具中，以提高其分析能力并使其能够检测异常。分析师公司认识到该公司为客户开发更简单的风筝的努力，并突出了平台中与安全性有关的一些主要创新。TelefónicaTech的风筝平台有一个分析面板，可以根据已确定的配置文件（会话数量，会话持续时间，总消费等）来评估SIMS的行为。毫无疑问，这是对还具有一组IoT解决方案，可让客户从端到端监督其IoT连接解决方案的部署，并分析相关方面，例如建立连接，网络资源管理或设备的安全性。Kaleido Intelligence研究还强调了TelefónicaTech实验室“ Thex”的作用，TelefónicaTech是一个开放的空间，该公司将其工程和合作能力授予客户和合作伙伴的服务，以便他们可以在大众部署前进行产品开发和测试。试点组件，概念证明，对物联网解决方案的开发和验证，以事先测试技术的技术可能性，并证明该系统与Telefónica网络的兼容性。TelefónicaTech的IoT全球负责人Alfredo Serret表示：“我们为Kaleido Intelligence已将TelefónicaTech排名为全球公司的公司而感到自豪。
直接到卫星物联网的网络尺寸估计
摘要 - 全球物联网（IoT）的采用取决于传感器节点的大规模部署和及时的数据收集。但是，在远程或无法访问的区域中安装所需的地面基础设施在经济上是没有吸引力或不可行的。成本效益的纳米卫星部署在低地球轨道（LEO）中是一种替代用解决方案：板载物联网网关可访问对远程物联网设备的访问，这是根据直接到卫星IoT（DTS-IOT）体系结构的访问。DTS-iot的主要挑战之一是设计通信协议，以通过同样受约束的轨道网关提供的数千种高度约束设备。在本文中，我们通过首先估计（移动）纳米卫星足迹下方设置的设备的（不同）尺寸来解决此问题。然后，我们证明了用于智能油门DTS-iot访问协议时估计的适用性。由于最近的工作表明，当网络尺寸估计可用时，MAC协议提高了DTS-IOT网络的吞吐量和能源效率，因此我们在此提出了DTS- IOT中的新颖且计算高效的网络尺寸估计器：基于乐观的碰撞信息（OCI）的估计器。我们通过广泛的DTS-iot场景模拟来评估OCI的有效性。结果表明，当使用网络尺寸估计时，基于Aloha的DTS- IOT网络的可伸缩性将增强8倍，最多可提供4×10 3设备，而无需罚款。我们还显示了OCI机制的有效性，并证明了其低计算成本实施，使其成为DTS-IOT网络估计的有力候选者。
SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
物联网和分析在塑造智能城市中的作用
摘要题为“物联网和分析在塑造智能城市中的作用：案例研究方法”的论文探讨了物联网（IoT）（IoT）和数据分析对城市环境的变革性影响，从而强调了它们在智能城市发展中的作用。由于市政当局越来越多地采用技术来提高生活质量，因此该研究确定了智能城市基础设施的关键组成部分，包括城市规划，基本服务和政策框架。该研究强调了IOT如何促进实时数据收集和分析，这对于有效的城市管理和决策至关重要。通过检查各种案例研究，尤其是针对巴塞罗那的案例研究，该论文说明了物联网在交通管理，减少废物和公民参与中的实际应用。调查结果强调了政策制定者和城市规划人员接受这些技术以促进可持续城市发展的必要性，同时解决数据安全和整合等挑战。这项全面的文献综述是利益相关者的基础资源，旨在利用技术协同作用来创造韧性有效的城市空间。关键字：物联网（物联网），智慧城市，数据分析，城市规划，可持续发展，人工智能（AI），城市AIOT，实时监控，公民参与，交通管理，环境可持续性，大数据分析，大数据分析，数字化转型。近年来，全球各地的智能城市都没有增加。智能城市是一个使用技术来改善其公民生活质量的市政当局。智能城市使用技术，以使城市更清洁和配备技术。物联网（IoT）是物理对象的网络 - 设备，仪器，车辆，建筑物以及其他嵌入电子，电路，软件，传感器和网络连接性的项目，使这些对象能够收集和交换数据。物联网允许对象在现有网络基础架构之间进行远程感知和控制，从而为将物理世界更直接整合到基于计算机的系统中创造了机会，并提高了效率和准确性。该物联网是数字化转换的关键组成部分，使公司能够将物理产品数字化并在其上收集数据。可以通过使用IoT数据，AI和数据分析来优化性能来创建虚拟副本物理，设备和系统。（Gokhale。P等人2018）智能城市基金会的关键要素包括城市规划和设计，基本基础设施和政策。提供这些要素的提供程度及其相互联系定义了一个城市的运作状况，公民在经济上有生产力的活动上花费了多少时间以及又又有城市的生产力水平和潜力。“智能城市”一词是指利用信息和通信技术（ICT）的新行业
交互模式和物联网的影响分析......
摘要。如今，估计有一半的连接设备与物联网 (IoT) 有关。物联网范式导致信息技术能源需求增加。能源需求一方面是由于物联网设备数量庞大，另一方面是由于大量物联网终端用户应用程序消耗这些设备产生的数据。然而，考虑到此类应用程序的开发中的能源消耗，使用物联网设备产生的数据仍然具有挑战性。人们缺乏关于开发绿色物联网应用程序的最佳实践的知识。本文提出的工作旨在提高应用程序设计人员对物联网协议和交互模式的选择对应用程序能耗的影响的认识。为此，我们通过实验分析了 HTTP 和 MQTT 的能耗，它们是物联网消费者应用程序最流行、最成熟和最稳定的两种协议。对于 HTTP 协议，我们研究了发布-订阅和请求-回复交互模式。对于 MQTT，我们研究了具有三种可用服务质量的发布-订阅交互模式。我们还研究了消息有效负载对能耗的影响。结果表明，发布/订阅交互模式的能耗低于同步交互模式（约低 92%），而对于发布/订阅交互模式，HTTP 比 MQTT 协议消耗的能量多 20%。最后，我们表明有效负载对能耗的影响很小，有效负载从 24 到 3120 字节不等，开销为 9%。