palm99的专栏

本文探讨了物联网在中小企业和增材制造领域的应用与挑战。物联网为中小企业带来了节省成本和提升效率的机遇，但也面临系统集成和资源不足的难题。在增材制造方面，实验研究了FDM 3D打印在不同轴向上的能耗差异，并探索了结合实时CO₂排放数据优化打印过程的可能性。研究发现，垂直打印比水平打印消耗更多能量，合理安排打印时间可以降低碳足迹。物联网与增材制造的结合具有节能、环保和成本节约等优势，同时面临技术集成、数据安全和人才短缺等挑战。未来，两者结合将推动智能化、大规模定制化和绿色可持续生产的发展。

本文探讨了物联网实验室如何通过技能提升活动和试点案例帮助中小企业提升物联网技术能力并探索新的商业模式。文章详细介绍了研讨会和开放实验室日的组织形式，并通过多个试点案例展示了物联网在不同行业的应用，包括技术开发和商业模式开发的流程与成果。同时总结了经验教训，并展望了物联网为中小企业带来的机遇与挑战。

本博客围绕物联网中CNN模型的性能分析以及瑞典东南部中小企业（SMEs）的IoT应用展开研究。首先分析了云处理与边缘处理模式下CNN模型的延迟与能耗表现，探讨了AI加速与网络数据速率对性能的影响，并通过公式比较了两种模式的效率。其次介绍了瑞典林奈大学的应用IoT实验室，分析其在支持中小企业IoT应用、推动产学研合作方面的作用与实践案例。最后总结了CNN处理模式的适用场景，并对IoT实验室的未来发展提出展望，为企业在IoT技术应用与处理模式选择上提供决策建议。

本博客探讨了物联网设备在不同场景下的性能表现。首先，介绍了使用Kitzretter网络在干草制作期间减少狍鹿幼崽死亡率的应用，展示了其有效性和对劳动力的降低。其次，深入研究了物联网设备在边缘和云处理模式下执行卷积神经网络模型的延迟和能耗情况，分析了不同硬件配置、模型复杂度和数据速率对性能的影响。最后，总结了物联网设备在生态保护和深度学习推理中的潜力，并展望了未来优化方向。

本文介绍了一种基于物联网的解决方案，旨在降低割草过程中狍子幼崽的死亡率。通过部署可集中控制的物联网驱兽设备，在割草前发出视听干扰，驱赶狍子离开草地。设备采用LoRaWAN技术实现远程通信，并通过Web应用程序进行集中管理。现场测试验证了该系统的技术可行性与驱兽效果，同时对网络性能进行了优化，确保通信稳定性。该方案不仅有助于保护野生动物，还减少了因动物尸体污染青贮饲料而导致的经济损失，具有重要的生态和经济意义。

GAIA 5G 是一个由西班牙穆尔西亚大学主导的智能校园项目，旨在通过部署先进的 5G、物联网和车辆通信技术，打造多接入智能校园架构。该项目由欧洲区域发展基金支持，采用软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和多接入边缘计算（MEC）等技术，构建了强大的计算和网络基础设施。博文详细解析了 GAIA 5G 的骨干网络、无线电接入技术、计算基础设施及其在高清视频传输、网络功能虚拟化管理和网络安全等方面的使用案例，展示了其在智能校园和未来智慧城市应用中的潜力。

本博客探讨了ARCADIAN - IoT和GAIA 5G在物联网和智能校园领域的创新应用。ARCADIAN - IoT通过三个关键领域（应急与警戒、电网监测、医疗远程监测）展示了物联网技术在提升安全性和效率方面的潜力，同时深入分析了身份管理、数据加密、信任评估等安全与隐私挑战。而GAIA 5G智能校园架构则展示了融合5G、Wi-Fi、LoRaWAN等多种通信技术的基础设施，通过5G连接性、NFV管理和网络安全等应用案例验证了其高效性和可行性。博客最后总结了物联网与智能校园的发展趋势，并强调了其在社会伦理与隐

随着物联网技术的快速发展，其安全性、信任和隐私管理面临严峻挑战。本文介绍了ARCADIAN - IoT框架，一个通过联邦AI、分布式账本技术等手段实现物联网系统自主信任、安全与隐私管理的综合解决方案。该框架从水平和垂直平面构建安全组件，满足不同领域的安全需求，并通过三个实际用例验证其有效性。未来，该框架将通过技术融合、应用拓展和标准制定推动物联网安全的发展。

本文探讨了物联网中联邦学习和身份信任管理的关键技术与应用。联邦学习通过信任集群策略有效解决了非IID数据导致的模型训练质量下降问题，提高了入侵检测的准确性和收敛速度，同时具备通信、计算和隐私保护优势。ERATOSTHENES项目则提出了一个分布式、自动化、可审计的信任与身份管理框架，涵盖身份认证、信任评估、设备生命周期管理等方面，为物联网安全提供了全面解决方案。文章还展望了联邦学习的后续研究方向，并分析了物联网安全的发展趋势与应对建议，旨在推动构建更加安全可靠的物联网生态系统。

本文探讨了基于联邦学习的物联网入侵检测策略，分析了物联网安全面临的挑战以及联邦学习在其中的应用优势。针对物联网数据分布不均的问题，提出了一种基于信任集群的联邦学习优化策略，并通过实验对比了集中式机器学习、联邦学习（IID与non-IID）、全局共享数据等方法的性能。结果表明，信任集群策略在保护隐私、降低通信成本和提升检测准确率方面具有显著优势，为物联网安全提供了有效的解决方案。

本文探讨了网络安全与物联网入侵检测的前沿技术。首先，介绍了SOAR平台的关键优势，包括自动化用例、简化运营、即时响应和提升SIEM等，为安全运营中心提供高效支持。其次，深入解析了高级威胁情报编排器的子组件与技术，展示了其在威胁响应和工作流管理中的作用。最后，针对物联网入侵检测的挑战，提出了一种基于联邦学习的信任集群策略，有效应对数据分布不均和隐私保护问题，提高了检测的准确性和效率。

本文探讨了资源感知信息建模与物联网安全编排在智能城市中的应用与挑战。通过引入资源感知的HSPL策略和BPMN可视化表示，优化物联网环境中资源受限设备的安全数据传输。同时，结合SOAR系统和SHUFFLE工具，提升物联网生态系统的网络安全运营效率。文章还分析了当前实践中的挑战，并展望了未来发展方向，包括智能决策、跨领域集成和标准制定，以推动智能城市的安全与可持续发展。

本文提出了一种资源感知的信息交换模型（IEM），旨在解决资源受限物联网设备中的安全配置问题。该模型综合考虑了消息流、安全目标以及设备的资源能力，并通过将高级安全策略（HSPL）转换为具体的IEM实例，实现了自动化安全配置的可行性。文章还通过环境监测系统的示例展示了该模型的实际应用，并展望了未来在算法优化、动态资源管理和跨领域应用等方面的研究方向。

本文介绍了一个基于ESP32-Cam和树莓派的安全图像数据存储与传输系统。通过使用图像隐写术（如RGB算法）和搭建本地服务器（LAMP），系统实现了图像的加密、安全存储及授权访问。文章详细描述了硬件配置、软件开发、加密流程及系统优化方向，为物联网环境下的图像安全提供了实用解决方案。

本文研究了在瑞利衰落和低信噪比条件下，特定发射机识别（SEI）技术的过程参数分析与优化方法。通过比较不同类型的滤波器并优化其带宽、加博尔变换分析窗口宽度以及N-M信道估计中的候选信号数量，显著提升了SEI的分类性能。此外，还对优化后的方法与基于深度学习的技术进行了比较，结果表明该方法在高信噪比下表现优异，同时具有较低的计算成本，适用于资源受限的物联网设备。

本文探讨了物联网（IoT）中低开销的自主身份识别与特定发射器识别（SEI）技术的优化方法与实现。针对物联网设备在受限网络条件下的自主身份识别问题，提出了基于去中心化标识符（DIDs）的优化方案，包括更短的标识符设计、CBOR-DI序列化机制以及DIoTComm消息保护层，显著降低了数据传输和存储开销。在SEI技术方面，分析了多径瑞利衰落环境下影响识别性能的因素，并通过优化滤波器参数、加博尔变换窗口宽度和信道估计方法，提高了SEI的分类准确性。实验结果表明，这些优化方法在物联网安全通信和电子战系统中具有重要应

本文提出了一种适用于物联网环境的低开销自主身份识别和通信方案，通过Swarm DID方法生成简短且具有高随机性的设备标识符，并采用CBOR-DI优化DID文档的序列化，大幅减少传输开销。同时，引入DIoTComm通信协议，基于COSE实现轻量级安全消息传输。该方案在保证安全性的同时，显著降低了设备资源消耗，适用于智能家居、工业物联网、智能交通等多种应用场景。

本博客探讨了模型剪枝与领域泛化方法的兼容性，并提出了适用于物联网环境的低开销身份识别方案。在模型剪枝实验中，研究了不同剪枝设置对模型性能和泛化能力的影响，包括一次性与迭代剪枝、结构化与非结构化剪枝，以及不同剪枝启发式算法的性能表现。同时，针对物联网设备在受限网络中的身份识别问题，提出了DID Swarm、CBOR-DI、DIoTComm等创新方案，结合Swarm框架实现低开销、自主权身份管理和安全通信。实验结果表明，剪枝技术能够有效减少模型参数并提升泛化能力，而物联网低开销身份识别方案则为嵌入式设备提供了高

本博文探讨了人工智能技术在学生压力管理与受限平台模型部署中的应用。首先，介绍了一种基于物联网和可穿戴设备的学生压力管理说服系统，通过Empatica E4腕带采集生理数据，结合上下文感知应用实现压力监测与干预。其次，研究了在受限硬件平台上，模型剪枝与单域泛化技术的结合效果，分析了不同剪枝策略对模型性能和压缩率的影响。实验结果显示，非结构化剪枝在保持模型泛化能力方面表现更优，同时提出了未来优化方向，包括个性化说服策略、多数据源融合、自适应剪枝方法及模型推理效率提升等。

本文探讨了物联网技术在设备管理与学生压力管理中的应用。第一部分介绍了异构物联网设备网络的自动化管理，通过规则定制、设备自动注册以及数据模型管理，实现高效的设备协调与管理，并在Snap4City平台上进行了验证。第二部分提出了一种基于物联网的说服系统，通过可穿戴设备监测学生的生理信号，结合上下文感知与信号处理技术，实现对学生压力水平的实时检测与管理。研究表明，该系统能够有效提升设备管理效率并帮助改善学生的心理健康状况，具有广泛的应用前景。

本文探讨了异构物联网设备网络自动化管理的需求与挑战，重点分析了物联网平台的核心需求，包括管理不同类型的设备、代理连接、消息处理、语义互操作性等方面。通过引入Snap4City架构中的IoT目录，详细介绍了其在代理注册、设备发现、数据流程管理以及规则定义机制中的应用。IoT目录通过多样的注册方式和灵活的规则系统，为实现物联网设备的自动化管理和信息一致性提供了有效解决方案。文章最后总结了当前成果，并展望了未来发展方向，包括增强语义互操作性、优化设备注册流程、拓展规则应用范围以及加强安全隐私保护等内容。

本文介绍了ConQeng和IoT Directory两个物联网领域的创新解决方案。ConQeng是一个QoC感知的上下文获取框架，通过动态选择上下文提供者，确保高效且符合质量要求的上下文获取。IoT Directory则专注于物联网设备网络的自动化管理，解决了代理和数据模型管理的复杂性问题，提高了系统的互操作性和扩展性。两者共同推动了物联网系统在智慧城市和工业4.0等领域的高效发展。

本文介绍了 ConQeng 框架，用于物联网环境中上下文质量（QoC）的测量与验证。ConQeng 结合总体 QoC（OQoC）和相对声誉值（RR-value）指标，实现上下文提供者的动态选择和反馈机制，满足不同上下文消费者对质量和成本的多样化需求。框架通过模拟设置验证了其在自动驾驶和营销服务等场景中的有效性，并展望了未来优化方向，如增强反馈机制、拓展应用场景和结合机器学习技术。

本文系统介绍了无人机能耗模型与上下文质量管理的研究进展。详细阐述了Dorling、Stolaroff、Kirchstein和Tseng等经典能耗模型的原理及特点，并基于LSTM架构构建了数据驱动的能耗预测模型，实验表明其预测精度显著优于传统模型。此外，还探讨了物联网环境中的上下文质量管理问题，引入了conQeng框架，以提升上下文选择、测量和验证的效率与可靠性。研究为无人机能耗优化和物联网上下文管理提供了理论支持和技术方案。

本博文探讨了两个前沿科技领域的研究。一是基于可穿戴头带和深度学习模型的睡眠阶段检测，通过数据采集、预处理以及迁移学习方法，实现了较高准确率的睡眠阶段分类；二是无人机能耗模型的比较研究，提出了基于LSTM的数据驱动模型，相较于传统数学模型展现出更优的预测性能。研究为健康监测设备的智能化和无人机高效能应用提供了新的思路和方法。

本博客探讨了区块链技术和可穿戴设备在风电行业和睡眠监测领域的创新应用。风电行业通过基于区块链的数字可追溯系统，实现了对风力涡轮机和螺栓操作的精确追踪，提升了供应链的透明度和质量管理水平。同时，研究人员开发了一种基于Flex-EOG可穿戴头带的睡眠阶段检测系统，结合迁移学习和多源数据融合技术，实现了较高的睡眠阶段分类准确率。这些技术的应用不仅推动了各自领域的发展，还为行业效率提升和健康管理提供了新的解决方案。

本文探讨了区块链技术如何助力风电行业实现规模经济和供应链优化，重点分析了紧固件标准化项目及其生命周期管理。通过结合IoT边缘设备和区块链技术，实现了风电组件的数字化追溯和透明化管理，提高了运营效率和数据安全性。文章还讨论了区块链在推动行业协作和可持续能源发展方面的潜力及未来发展方向。

本文探讨了后疫情时代无接触消费品（CP）行业的概念框架与技术应用，重点分析了区块链、数字双胞胎、人工智能等新兴技术在无接触交付服务中的作用，同时对比了其与风电行业在区块链技术应用上的异同。文章还总结了行业面临的隐私监管、数据安全、响应速度和数据建模标准化等挑战，并提出了应对策略。通过技术融合与创新，无接触CP行业和风电行业均有望实现更高效、安全、智能化的发展。

本文介绍了下一代可互操作的认知港口解决方案和无接触消费品行业的框架。在港口数据处理方面，提出了自动模型训练引擎（AMTE）和基于流程的分析组件（PBAC）的协同工作方式，以优化港口运营效率。在消费品行业部分，探讨了疫情背景下无接触营销模式的挑战与机遇，并提出了结合数字孪生、区块链、人工智能、5G和机器人技术的创新框架。文章还详细说明了无接触交付服务的应用场景，以及未来技术发展对港口和消费品行业的深远影响。

本文介绍了DataPorts项目，一个面向下一代智能港口的创新数据平台解决方案。该平台旨在通过整合异构数字基础设施，实现港口数据的互操作性与高效共享，推动港口行业的数字化转型。文章详细描述了平台的核心模块，包括数据访问组件、数据处理服务以及数据分析和认知应用。此外，还探讨了DataPorts的技术优势、操作步骤及其在港口运营管理中的应用，并展望了未来的发展方向。

本文介绍了基于轻量级物联网设备的Wi-Monitor框架下的人群计数技术，深入探讨了数据预处理方法、DNN模型构建以及不同场景下的评估结果。通过分析信道状态信息（CSI）的幅度和相位变化，结合不同的预处理方法（如加权移动平均、相位净化、PEM方法等），该技术在走廊和会议室等典型场景中实现了较高的人群计数准确率。文章还探讨了菲涅尔区对人群计数的影响，并展望了未来基于CSI技术在多场景中的应用前景。

本博文探讨了物联网在气象监测和人群计数领域的应用与挑战。第一部分介绍了圣保罗市基于物联网的气象监测系统，包括SAISP和Pluvi.On传感器网络的部署及数据采集情况，并结合手动洪水通知分析了系统的实用性。第二部分讨论了Wi-Fi CSI人群计数技术，重点分析了传统CSI收集工具的局限性，并提出基于轻量级IoT设备的解决方案，通过数据预处理和深度神经网络模型实现了较高精度的人群计数。此外，博文还展望了未来在数据分析、模型创建、系统功能扩展以及设备部署优化方面的研究方向。

本文介绍了一种基于Web技术和物联网的圣保罗洪水预警解决方案。通过统一的HTTP协议和标准API，系统实现了从传感器数据采集、中央服务器处理到用户通知的全流程自动化。系统架构包含API、物联网设备、Web服务器、通知应用程序、公共网站和管理界面，展示了在数据共享、通信简化和用户体验方面的显著优势。同时，文章分析了潜在的挑战及应对策略，并展望了未来的发展方向。

本文介绍了一种基于深度学习的智能物联网网关系统，用于心房颤动（AF）的预筛查。通过结合云模型和本地物联网模型的双分类策略，系统在使用AFDB数据集的测试中实现了较高的灵敏度和特异性。云模型基于卷积神经网络（CNN），而本地模型则优化了嵌入式设备上的计算效率。该系统通过物联网网关实现快速预测，能够在5秒内完成一次AF分类任务，具有良好的实时性和准确性。

本博文探讨了边缘智能效率评估的关键指标及其在推动绿色AI发展中的作用，同时介绍了一种基于双卷积神经网络的房颤预筛智能网关。文中分析了训练能耗和推理能耗对模型效率的影响，提出了DLLCE、RELC等新评估指标，并讨论了其在不同平台上的应用表现。房颤检测系统结合本地边缘推理与云端二次预测，实现了高效节能且准确率高的心律失常识别。文章最后展望了边缘智能和房颤检测系统的未来发展方向，包括多模态数据融合、个性化模型构建及与医疗系统集成等。

本博客探讨了边缘智能在深度学习应用中的能源效率和识别效率。通过比较不同模型和平台的推理能量消耗与准确性，引入了能量 - 精度比（M）和识别效率（RE）等指标，以更全面地评估模型和平台的性能。此外，博客还讨论了联邦学习（FL）在减少训练能量消耗和保护数据隐私方面的潜力，以及深度学习生命周期效率（DLLCE）的概念。

本文探讨了基于协作强化学习的多层RL算法在计算连续体任务卸载中的应用。通过将任务卸载问题公式化为优化问题，并采用多层Q学习算法进行求解，实验结果表明，该方法在高设备密度场景中显著优于贪心算法和传统单层RL方法。多层RL算法通过允许边缘设备在信息不足时将决策委托给更高级别代理（如雾服务器），提高了任务成功率，减少了延迟失败，并优化了资源利用率和能耗。研究还通过性能评估和实验结果分析了多层RL算法在不同场景下的优势，并展望了其在智能物联网、工业自动化和云计算与边缘计算融合领域的应用前景。

本博客深入解析了工业物联网（IIoT）中的互操作性框架与任务卸载问题。首先，详细介绍了设备信息模型、接口模型以及传感器设备的OPC UA接口对象类型，为构建统一的数据模型奠定基础。接着，探讨了支持异构设备连接的供应服务器及其功能。随后，重点分析了任务分配问题，比较了传统方法与强化学习方法的优劣，并提出了一种多层扩展RL技术以优化任务卸载决策。最后，通过实验验证了强化学习方法在延迟、能耗和可扩展性方面的显著优势。本博客旨在为工业物联网的发展提供理论支持与技术参考。

本文深入解析了智能物联网环境中的IntellIoT框架与工业物联网（IIoT）互操作性框架。IntellIoT框架旨在解决设备资源限制、双向通信需求以及第三方设备的互操作性问题，通过分布式人工智能、高效通信资源和人类参与实现设备的自主协作。针对工业物联网中平台互操作性不足的问题，提出了分层架构解决方案，结合OPC-UA数据模型实现设备、边缘计算、本地平台与云平台的高效集成。文章还探讨了框架在设备管理、平台协作和安全性方面的优势，并展望了未来物联网技术的发展趋势。

本文探讨了IntellIoT（智能物联网）在农业、医疗和制造业中的应用场景及其创新框架。文章详细介绍了智能拖拉机、远程患者监测和生产机器的自主协作等典型应用，并提出了下一代物联网框架的核心构建块。同时，还分析了IntellIoT在自主性与分布式智能、计算与通信基础设施以及信任与安全等方面面临的研究挑战，为未来智能物联网的发展提供了方向。