物联网连接的物理对象(物联网)是一个生态系统,通过互联网访问。这包括创建智能通信和计算环境,如智能家居、智能交通和智能fintech,一些设备在网络的帮助下,使传输的数据在这些设备,如无线传感器网络(WSN),无线电频率识别(RFID),云服务,近场通讯(NFC)、网关、数据存储和分析和可视化元素。计算、控制、系统延迟、健壮性、可靠性、性能、和能源效率在不同的层在物联网生态系统是由计算智能技术,负责数据收集、设备和网络之间的互联,数据处理,和决策,没有人工交互。因此,超高速计算具有超低延迟一直是物联网应用的快速发展的关键。

各种学习和优化方法是计算智能的支柱。因此,新的学习方法的集成,如联合反对学习或学习,和优化方法,例如,量子人工蝴蝶优化,重点工作质量的服务质量(QoS)的权衡,是一个新兴的趋势在新一代物联网应用中具有重要意义。这些进步在计算智能方法可以显著提高可持续性有关延迟和计算资源,在不影响服务的质量。然而,传感器和执行器的成倍增加的使用新一代物联网应用程序生成大量数据,在云计算,可以计算效率显著恶化。因此,改善性能的超快的计算通过计算智能技术在物联网是学术界和产业界的研究人员面临的一个关键挑战。由于不断增长的学习和优化,使用先进的几种计算智能技术进入一个更成熟的阶段,这可能会发挥重要的作用在提高不仅计算效率,而且整个物联网生态系统的性能。然而,至关重要的是调查之间的权衡性能的新兴计算智能技术和新一代物联网应用的要求。

这个动机,这个特殊的问题旨在收集高质量的文章,解决开放的技术问题和挑战关于新兴的计算智能方法,考虑到计算效率的约束,智慧,和QoS。特别是,我们寻求提交有效的小说和优化学习方法融入物联网的计算智能技术几个垂直,关注系统性能评估和比较与现有智能计算智能算法。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 新型计算智能技术在新一代物联网资源编排
• 基于联合学习计算新一代物联网智能建模和分析
• ML / DL计算智能方法结合物联网的能源效率
• 先进的物联网计算智能算法设计和部署
• 新的学习方法在计算智能方法在物联网的服务质量
• 先进的进化算法和计算智能物联网应用程序的方法
• 新兴计算智能模型的安全、隐私和信任在物联网
• 物联网基于知觉计算智能算法的异常检测
• 大数据分析使用新型计算智能的物联网应用程序
• 试验试验台和新型计算智能物联网应用程序的结果
• 框架为物联网设计新颖的计算智能算法
• 先进的基于计算智能的未来物联网的应用程序和服务的协议
• 小说在物联网计算智能协调设备的协议
• 互操作性和先进的计算智能算法的动态适应物联网
• 先进的计算智能blockchain-empowered物联网
• 先进的计算智能方法为工业自动化和服务和行业4.0