Akademik arama
Arama sonuçları
“nesnelerin interneti” için 5 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Nesnelerin İnterneti Sistemlerinde Veri Dağılımı Zorluklarına Karşı Saldırı Tespitinde Federatif Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırmalı Analizi
Nesnelerin İnterneti sistemlerinin yaygınlaşması ve veri hacminin artması, geleneksel makine öğrenmesi modellerinin merkezi sunucularda eğitilmesini veri güvenliği ve gizliliği açısından sürdürülemez kılmaktadır. Bu bağlamda, model eğitimini uç cihazlara dağıtan Federatif Öğrenme yaklaşımı alternatif bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Ancak farklı cihazlardaki veri dağılımlarının birbiriyle özdeş ve bağımsız olmaması durumu, federatif öğrenme algoritmalarının başarısını doğrudan etkileyen istatistiksel heterojenlik sorununu doğurmaktadır. Mevcut literatürde, Nesnelerin İnterneti ağlarındaki saldırı tespiti bağlamında bu istatistiksel heterojenliği ele alan farklı federatif öğrenme yaklaşımlarını kapsamlı bir şekilde karşılaştıran çalışmaların eksikliği dikkat çekmektedir.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
Çevre Kirliliği İzleme ve Yönetiminde Yapay Zekâ ve Nesnelerin İnterneti Tabanlı Teknolojiler
Çevre kirliliği, ağır metaller, pestisitler, kalıcı organik kirleticiler ve mikroplastikler gibi tehlikeli maddelerin ekosistemler ve insan sağlığı üzerindeki olumsuz etkileri nedeniyle küresel ölçekte kritik bir alan teşkil etmektedir. Geleneksel laboratuvar analiz yöntemlerinin zaman alıcı ve yüksek maliyetli olması, dinamik çevresel süreçlerin anlık takibini zorlaştırmaktadır. Bu bağlamda, yapay zekâ algoritmalarının sensör sistemleri ve Nesnelerin İnterneti altyapısıyla entegre edilmesi, kirleticilerin gerçek zamanlı tespiti ve yönetimi için yeni bir teknolojik paradigma sunmaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Tıbbi Nesnelerin İnterneti Ekosisteminde Kenar-Bulut Bilişim ve Yapay Zeka Entegrasyonu: Mimari Yapılar, Teknolojik Bileşenler ve Uygulama Alanları
Sağlık bilişimindeki dijital dönüşüm, 5G teknolojisinin gelişiyle birlikte tıbbi verilerin heterojen yapısını ve patlayıcı büyümesini beraberinde getirmiştir. Geleneksel sağlık modellerindeki erişim zorlukları, yüksek tedavi maliyetleri ve bilgi kapalılığı gibi kronik sorunlar, Tıbbi Nesnelerin İnterneti (IoMT) teknolojileriyle aşılmaya çalışılsa da, devasa büyüklükteki verinin güvenliğinin sağlanması ve gecikmesiz işlenmesi kritik bir teknik darboğaz teşkil etmektedir. Özellikle gerçek zamanlı veri analizi gerektiren cerrahi müdahaleler ve yoğun bakım izlemi gibi durumlarda, merkezi bulut sistemlerinin yarattığı ağ gecikmesi hayati riskler barındırmaktadır. Makale, bu sorunsalı çözmek adına bilişim kaynaklarının veri kaynağına yakınlaştırıldığı kenar-bulut hiyerarşisini ve yapay zeka optimizasyonlarını akademik bir mercekle tartışmaya açmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Yapay Zeka Algoritmaları Kullanılarak E-Sağlık Hasta İzleme Sistemi İçin Akıllı IoMT Tabanlı Mimari
Kronik hastalıkların yaygınlaşmasıyla birlikte uzaktan hasta izleme ve e-sağlık sistemlerinin önemi her geçen gün artmaktadır. Nesnelerin Tıbbi İnterneti (IoMT), giyilebilir sensörler ve bulut bilişim teknolojileri sağlık verilerinin sürekli ve hızlı biçimde toplanmasına imkân tanırken; bu verilerin yüksek boyutluluğu, gürültülü yapısı ve eksik değer içermesi verimli sınıflandırmayı zorlaştırmaktadır. Mevcut yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımları, hayati bulguların anlık analizinde ve anormal durumların yüksek doğrulukla tespit edilmesinde bilgi işleme hızı ile doğruluk oranı arasında denge kurmak durumundadır. Bu çalışma, yüksek boyutlu veri indirgeme, nesnel özellik seçimi ve hibrit derin öğrenme mimarilerini bir araya getirerek tıbbi izleme süreçlerindeki doğruluk ve zaman karmaşıklığı sorunlarına etkili bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır.
Doğa Bilimleri · Fizik, Kimya ve Yaşam Bilimleri
Fiziksel Okyanusta Derin Öğrenme Uygulamaları: Kapsamlı Bir Derleme
Fiziksel okyanus bilimi, okyanus içi dinamik süreçlerin, termohalin yapıların ve iklimle etkileşimlerin incelendiği hayati bir alandır. Ancak geleneksel nümerik modelleme yöntemleri ve istatistiksel yaklaşımlar, fiziksel süreç parametreleştirmelerindeki basitleştirmeler, yüksek hesaplama maliyetleri ve karmaşık spasiyo-temporal bağımlılıkları yakalama yetersizlikleri nedeniyle sınırlarla karşılaşmaktadır. Nesnelerin İnterneti (IoT) aygıtları ve uydu uzaktan algılama sistemlerinin gelişimiyle birlikte petabayt boyutlarına ulaşan okyanus büyük verisi ortaya çıkmıştır. Bu veri patlaması, disiplini veri odaklı bir paradigmaya taşımıştır. Derin öğrenme tekniklerinin lineer olmayan haritalama kapasitesi, karmaşık okyanus süreçlerini anlama ve tahmin etmede büyük fırsatlar sunsa da alan spesifik modellerin sınırlılıkları ve fizik ilkeleriyle entegrasyonu çözülmesi gereken temel bilimsel soruyu oluşturmaktadır.