Nesnelerin interneti
3 akademik çalışmanın Türkçe incelemesi; ağırlıklı alanları Doğa Bilimleri, Mühendislik ve Teknoloji. Çalışmaları soru, yöntem ve bulgu düzeyinde karşılaştırmak için aşağıdaki literatür matrisini okuyabilirsin.
3 inceleme2024–2025 yayın yılları3 bilim alanı
Bu konudaki sorular
Her kutu bir incelemeye gider; kısa cevap ve fosforlu bulgu cümlesi makale sayfasının en üstündedir.
Literatür matrisi
Çalışmalar yayın yılına göre yeniden eskiye sıralıdır; bulgu cümleleri yalnızca ilgili çalışmanın kendi bulgusunu aktarır.
| Çalışma | Tür | Örneklem | Bulgu | APA 7 |
|---|---|---|---|---|
| Hassas Tarımda Akıllı Sensörler ve Nesnelerin İnterneti Entegrasyonu: Eğilimler, Zorluklar ve Gelecek Perspektifleri2025 · Sheikh Mansoor ve 5 yazar | Derleme | Hassas tarım, akıllı sensörler, IoT entegrasyonu, yapay zeka uygulamaları ve karşılaşılan teknik/ekonomik zorluklar… | Akıllı sensörler, kendi üzerlerinde yer alan mikroişlemciler sayesinde dış bir sunucuya ihtiyaç duymaksızın veriyi yerel düzeyde işleyebilme ve Wi-Fi, Bluetooth veya hücresel ağlar aracılığıyla diğer cihazlarla doğrudan iletişim kurabilme yeteneğine sahiptir. | Mansoor, S., Iqbal, S., Popescu, S. M., Kim, S. L., Chung, Y. S., Baek, J. (2025). Integration of smart sensors and IOT in precision agriculture: trends, challenges and future prospectives. Frontiers in Plant Science, 16, 1587869-1587869. https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1587869 |
| Çevre Kirliliği İzleme ve Yönetiminde Yapay Zekâ ve Nesnelerin İnterneti Tabanlı Teknolojiler2024 · Simona Mariana Popescu ve 10 yazar | Derleme | — | Elektronik burun teknolojileri, koku moleküllerini ve tehlikeli kimyasalları kendilerine özgü kimyasal imzalar üzerinden gerçek zamanlı olarak tespit ederek acil müdahale olanağı sunmaktadır. | Popescu, S. M., Mansoor, S., Wani, O. A., Kumar, S. S., Sharma, V., Sharma, A., Arya, V. M., Kirkham, M., Hou, D., Bolan, N., Chung, Y. S. (2024). Artificial intelligence and IoT driven technologies for environmental pollution monitoring and management. Frontiers in Environmental Science, 12. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1336088 |
| Nesnelerin İnterneti Sistemlerinde Veri Dağılımı Zorluklarına Karşı Saldırı Tespitinde Federatif Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırmalı Analizi2024 · Eyad Gad ve 2 yazar | Nicel araştırma | Yedi farklı saldırı kategorisinde dengelenmiş veri noktaları ile IID ve non-IID dağılımlara göre bölüştürülmüş yedi… | Rastgele Orman ve Yapay Sınır Ağları sınıflandırma senaryolarında yüksek doğruluk oranları sunarken, Lojistik Regresyon ve AdaBoost yöntemleri düşük başarım sergilemiştir. | Gad, E., Fadlullah, Z. M., Fouda, M. M. (2024). A Robust Federated Learning Approach for Combating Attacks Against IoT Systems Under Non-IID Challenges. 2024 International Conference on Smart Applications, Communications and Networking (SmartNets), 1-6. https://doi.org/10.1109/smartnets61466.2024.10577749 |