Artificial Intelligence and Internet of Things based Augmented Trends for Data Driven Systems: A Comprehensive Guide As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it's essential to understand the process of technological advancements and their impact on society. Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) have revolutionized the way we live, work, and interact with each other. These two technologies have transformed industries and created new opportunities, but they also present challenges that must be addressed to ensure the survival of humanity and the unity of people in a warring state. In this book, we explore the role of cloud computing in AI-based data-driven systems and hybrid cloud computing for large data-driven applications. We delve into new approaches, paradigms, and frameworks to meet societal challenges by providing solutions for critical insights into data. The text provides IoT-based frameworks and advanced computing techniques to deal with online virtual systems. However, the resource-constrained nature of IoT devices poses significant challenges, such as privacy and autonomy issues, which require careful consideration. The implementation of Machine Learning models on IoT devices in real-time scenarios is a major challenge that attracts researchers to work in this domain. To make IoT ecosystems intelligent, these resource-constrained devices need to be analyzed locally. Currently, all sensed data are processed and analyzed in clouds, which can lead to issues like low bandwidth, high latency, privacy, security, and others. Искусственный интеллект и Интернет вещей на основе дополненных тенденций для систем, управляемых данными: всеобъемлющее руководство Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологических достижений и их влияние на общество. Искусственный интеллект (ИИ) и интернет вещей (IoT) произвели революцию в том, как мы живем, работаем и взаимодействуем друг с другом. Эти две технологии преобразили отрасли и создали новые возможности, но они также представляют проблемы, которые необходимо решать, чтобы обеспечить выживание человечества и единство людей в воюющем государстве. В этой книге мы рассмотрим роль облачных вычислений в системах на основе искусственного интеллекта и гибридных облачных вычислений для приложений на основе больших данных. Мы углубляемся в новые подходы, парадигмы и структуры для решения социальных проблем, предлагая решения для критического понимания данных. В тексте представлены фреймворки на базе IoT и передовые методы вычислений для работы с онлайновыми виртуальными системами. Однако ограниченность ресурсов устройств Интернета вещей создает серьезные проблемы, такие как проблемы конфиденциальности и автономности, которые требуют тщательного рассмотрения. Внедрение моделей машинного обучения на IoT-устройствах в сценариях реального времени является серьезной проблемой, которая привлекает исследователей к работе в этой области. Чтобы сделать экосистемы Интернета вещей интеллектуальными, эти устройства с ограниченными ресурсами необходимо анализировать локально. В настоящее время все обнаруженные данные обрабатываются и анализируются в облаках, что может привести к таким проблемам, как низкая пропускная способность, высокая задержка, конфиденциальность, безопасность и другие. Scarica il file pdf pdf dosyasını indir download pdf file 下载 pdf 文件 PDFファイルをダウンロード скачать файл PDF تنزيل ملف pdf להוריד קובץ PDF descargar archivo pdf descarregar ficheiro pdf pobierz plik pdf télécharger le fichier pdf download pdf file PDF-Datei herunterladen pdf 파일 다운로드
Este livro descreve detalhadamente o papel da computação em nuvem em sistemas controlados por dados de inteligência artificial e computação híbrida em nuvem para aplicações controladas por grandes dados. Também aborda novas abordagens, paradigmas e estruturas para resolver problemas sociais, fornecendo soluções para a compreensão crítica dos dados. O texto fornece quadros baseados na Internet das Coisas e métodos de computação avançados para lidar com sistemas onlinevirtuais. A limitação dos recursos dos dispositivos de Internet das Coisas não só causa problemas de privacidade e autonomia, mas também um problema grave de introduzir modelos de aprendizagem automática para dispositivos de Internet das Coisas. A introdução de modelos de aprendizagem automática em dispositivos de Internet das coisas em cenários em tempo real representa um grande desafio que atrai pesquisadores para trabalhar nesta área. Para tornar os ecossistemas da Internet das coisas inteligentes, estes dispositivos com recursos limitados precisam ser analisados localmente. Até agora, todos os dados registrados são processados e analisados em nuvens. Pequenos dispositivos de Internet das coisas podem não pagar algoritmos de aprendizado de máquina devido à sua capacidade de processamento limitada e exigências de memória. Isso tem a ver com problemas como baixa largura de banda, atraso alto, privacidade, segurança, entre outros. Além disso, existem vários algoritmos de aprendizagem automática que podem ser aplicados para analisar dados da Internet das coisas, especialmente em sistemas controlados por dados. Por isso, escolher o melhor modelo, que é específico para o aplicativo, é um grande trabalho.
Dieses Buch befasst sich ausführlich mit der Rolle von Cloud Computing in datengetriebenen Systemen auf Basis künstlicher Intelligenz und Hybrid Cloud Computing für Big Data-Anwendungen. Es untersucht auch neue Ansätze, Paradigmen und Strukturen, um gesellschaftliche Herausforderungen anzugehen, indem Lösungen für ein kritisches Verständnis von Daten bereitgestellt werden. Der Text bietet IoT-basierte Frameworks und fortschrittliche Berechnungsmethoden für die Arbeit mit onlinevirtuellen Systemen. Die begrenzten Ressourcen von IoT-Geräten führen nicht nur zu Datenschutz- und Autonomieproblemen, sondern auch zu einer großen Herausforderung bei der Implementierung von Machine-Learning-Modellen für IoT-Geräte. Die Implementierung von Machine-Learning-Modellen auf IoT-Geräten in Echtzeit-Szenarien stellt eine große Herausforderung dar, die Forscher dazu bringt, in diesem Bereich zu arbeiten. Um IoT-Ökosysteme intelligent zu machen, müssen diese Geräte mit begrenzten Ressourcen lokal analysiert werden. Momentan werden alle erfassten Daten in den Clouds verarbeitet und analysiert. Kleine IoT-Geräte leisten sich aufgrund ihrer begrenzten Rechenleistung und Speicheranforderungen möglicherweise keine Algorithmen für maschinelles Lernen. Dies ist auf Probleme wie geringe Bandbreite, hohe Latenz, Datenschutz, Sicherheit und andere zurückzuführen. Darüber hinaus gibt es mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen, die zur Analyse von IoT-Daten verwendet werden können, insbesondere für datengesteuerte Systeme. Daher ist die Auswahl des besten Modells, das anwendungsspezifisch ist, eine Menge Arbeit.
В этой книге подробно рассматривается роль облачных вычислений в системах, управляемых данными на основе искусственного интеллекта, и гибридных облачных вычислений для приложений, управляемых большими данными. В нем также рассматриваются новые подходы, парадигмы и структуры для решения социальных проблем путем предоставления решений для критического понимания данных. Текст предоставляет фреймворки на основе интернета вещей и передовые методы вычислений для работы с онлиневиртуальными системами. Ограниченность ресурсов устройств Интернета вещей приводит не только к проблемам конфиденциальности и автономности, но и к серьезной проблеме внедрения моделей машинного обучения для устройств Интернета вещей. Внедрение моделей машинного обучения на устройствах Интернета вещей в сценариях реального времени представляет собой серьезную проблему, которая привлекает исследователей к работе в этой области. Чтобы сделать экосистемы Интернета вещей интеллектуальными, эти ресурсоограниченные устройства необходимо анализировать локально. На данный момент все зарегистрированные данные обрабатываются и анализируются в облаках. Небольшие устройства Интернета вещей могут не позволить себе алгоритмы машинного обучения из-за их ограниченной вычислительной мощности и требований к памяти. Это связано с такими проблемами, как низкая пропускная способность, высокая задержка, конфиденциальность, безопасность и другими. Кроме того, существует несколько алгоритмов машинного обучения, которые могут быть применены для анализа данных Интернета вещей, особенно для систем, управляемых данными. Поэтому выбор наилучшей модели, которая является специфичной для приложения, является большой работой.
This book comprehensively discusses the role of cloud computing in Artificial Intelligence-based data-driven systems, and hybrid cloud computing for large data-driven applications. It further explores new approaches, paradigms, and frameworks to meet societal challenges by providing solutions for critical insights into data. The text provides internet of things-based frameworks and advanced computing techniques to deal with onlinevirtual systems. The resource?constrained nature of IoT devices leads to not only the challenges of privacy and autonomy but also the major challenge of implementing Machine Learning models for IoT devices. The implementation of Machine Learning models on IoT devices in real?time scenarios poses a major challenge that attracts researchers to work in this domain. To make the IoT ecosystems intelligent, these resource?constrained devices need to be analysed locally. As of now, all sensed data are being processed and analysed in clouds. The small IoT devices may not afford Machine Learning algorithms because of their limited computational power and memory requirements. This involves issues like low bandwidth, high latency, privacy, security and others. Also, there are several Machine Learning algorithms that can be applied for IoT data analytics especially for data?driven systems. Therefore, choosing the best model which is application specific is great work of thought.
Ce livre traite en détail du rôle du cloud computing dans les systèmes basés sur l'intelligence artificielle et le cloud hybride pour les applications gérées par Big Data. Il examine également de nouvelles approches, de nouveaux paradigmes et de nouvelles structures pour résoudre les problèmes sociaux en fournissant des solutions pour la compréhension critique des données. Le texte fournit des cadres basés sur l'Internet des objets et des méthodes de calcul avancées pour travailler avec les systèmes onlinevirtuels. Les ressources limitées des appareils IoT conduisent non seulement à des problèmes de confidentialité et d'autonomie, mais aussi à un problème majeur de mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique pour les appareils IoT. L'introduction de modèles d'apprentissage automatique sur les appareils IoT dans des scénarios en temps réel représente un défi majeur qui incite les chercheurs à travailler dans ce domaine. Pour rendre les écosystèmes IoT intelligents, ces appareils aux ressources limitées doivent être analysés localement. Pour le moment, toutes les données enregistrées sont traitées et analysées dans les nuages. Les petits appareils Io T peuvent ne pas se permettre les algorithmes d'apprentissage automatique en raison de leur faible puissance de calcul et de leurs besoins en mémoire. Cela est dû à des problèmes tels que la faible bande passante, la latence élevée, la confidentialité, la sécurité et d'autres. En outre, il existe plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être appliqués à l'analyse des données IoT, en particulier pour les systèmes gérés par les données. Choisir le meilleur modèle qui soit spécifique à l'application est donc un grand travail.
Este libro examina en detalle el papel de la computación en la nube en los sistemas basados en datos de inteligencia artificial y la computación en la nube híbrida para aplicaciones de big data. También aborda nuevos enfoques, paradigmas y estructuras para abordar los problemas sociales proporcionando soluciones para la comprensión crítica de los datos. El texto proporciona marcos basados en el Internet de las cosas y técnicas avanzadas de computación para trabajar con sistemas onlinevirtuales. Los limitados recursos de los dispositivos de IoT no sólo conducen a problemas de privacidad y autonomía, sino también a un grave problema de implementación de modelos de aprendizaje automático para dispositivos de IoT. La introducción de modelos de aprendizaje automático en dispositivos de IoT en escenarios en tiempo real representa un gran desafío que involucra a los investigadores en el trabajo en este campo. Para que los ecosistemas de IoT sean inteligentes, estos dispositivos con recursos limitados deben analizarse localmente. Por el momento, todos los datos registrados se están procesando y analizando en las nubes. Los pequeños dispositivos de IoT pueden no permitirse algoritmos de aprendizaje automático debido a su limitada potencia computacional y sus requerimientos de memoria. Esto se debe a problemas como bajo ancho de banda, alta latencia, privacidad, seguridad, entre otros. Además, existen varios algoritmos de aprendizaje automático que se pueden aplicar al análisis de datos de IoT, especialmente para sistemas controlados por datos. Por lo tanto, elegir el mejor modelo, que es específico de la aplicación, es un gran trabajo.