9、AI辅助物联网技术与车辆污染监测：现状、挑战与机遇

AI辅助物联网技术与车辆污染监测：现状、挑战与机遇

1. AI辅助物联网技术研究进展

在无线通信技术不断发展的背景下，超越5G的无线技术面临着诸多根本性挑战。为应对这些挑战，众多研究提出了一系列创新的解决方案。
- 智能信息收集 ：除了基于深度强化学习（DRL）的路由策略，还提供了一种创新的机器学习方法，用于从大量物联网传感器收集信息。
- 5G物联网平台框架 ：提出了适用于5G物联网平台的软件定义网络兼容系统切片框架。
- 6G与区块链结合 ：全新的系统分析展示了区块链（BC）和6G网络如何联手推动增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域的发展。
- 非地面网络研究 ：深入探讨了非地面网络的发展，强调其对5G技术的重要性以及在6G生态系统发展中的关键作用。
- 无线网络评估优化 ：旨在评估和优化Wi - Fi 6和5G新无线电许可和非许可无线网络，以满足关键工业物联网（IIoT）场景中对高数据包延迟和频率稳定性的要求。
- 芯片接口创新 ：专注于创建用于芯片封装的纳米铜接口，以实现极低的互连损耗。
- 智能疾病识别 ：提出了以6G为中心的6SDN和基于互操作性开发测试（IoDT）的智能疾病识别基础设施，用于对严重神经退行性疾病的渗透和广泛监测。
- 平台开发模型 ：建议采用面向过程的模型来开发时分电信和移动边缘计算平台。
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