硬件技术的发展已经使所有连接使用物联网的概念(物联网)。这些设备已经开始一个新时代的情报对减少尺寸,成本,和鲁棒性。

机器学习(毫升)和人工智能(AI)的物联网设备使用无线应用程序收集大量的数据。这些应用程序是为了改善人类的生活通过收集大量的数据。在这个数据上执行基于ai大数据分析预测模式。全球承认ML-enabled物联网是大量的创新应用背后的驱动力。预计物联网设备的数量将在2023年底增加到2000亿。这也会带来一些挑战生成大量的数据,这是非常具有挑战性的处理,提取有价值的数据,忽略了休息。因此,研究社会需要重点发展先进的机器学习数据提取准确、有效地管理和利用数据。

这个特殊的问题将集中在小说的贡献与ML集成物联网技术,对大数据范式提供解决方案。更具体地说,它接受解决方案创建的众所周知的挑战由于物联网的集成,人工智能,毫升从数据分析到它的有效利用。最初的研究和评论文章是受欢迎的。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 在物联网应用程序毫升绕过大数据的技术
• 在物联网应用程序资源优化利用ML算法
• 混合优化模型对物联网的实际应用和大数据分析
• 物联网网络使用毫升技术架构和模型
• ML-based绕过问题在物联网应用程序的数据管理方法
• 为物联网应用创新通讯技术和协议
• 身份验证和访问控制AI-enabled物联网
• 使用物联网AI-enabled大数据分析
• 医疗数据分析使用物联网和ML技术
• 实验结果和试验台AI-enabled物联网网络