如今，越来越多的数据集已发布针对系统和模型的研究和开发，从而直接比较，解决方案的持续改进以及研究人员参与实验，现实生活数据。但是，尤其是在结构健康监测（SHM）领域中，在许多情况下，新的研究项目具有结构设计和实施，传感器选择和技术推动因素的独特组合，这些组合不符合相关个人研究的配置文学。因此，由于我们没有找到任何相关存储库，因此我们将案例研究中的数据分享到研究界。更具体地说，在本文中，我们提出了一个新颖的时间序列数据集，用于使用陶瓷压电传感器（PZTS）连接到物联网（IOT）设备（IOT）设备的陶瓷压电传感器（PZTS），用于塑料薄板上的撞击检测和本地化，朝着结构性健康监测应用。数据集是从低速，低能冲击事件的实验过程中收集的，该过程包括每个独特的实验至少3个重复，而输入测量值来自放置在板的角落的4个PZT传感器。对于每个重复和传感器，以100 kHz的采样率存储5000个值。该系统用钢球激发，释放的高度从10厘米到20厘米不等。该数据集可在GitHub（https://github.com/smart-objects/impact-events-dataset）中获得。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

由于照顾不断增长的老年人口的医疗和财务需求，对跌倒的及时可靠发现是一个大型且快速增长的研究领域。在过去的20年中，高质量硬件（高质量传感器和AI微芯片）和软件（机器学习算法）技术的可用性通过为开发人员提供开发此类系统的功能，从而成为这项研究的催化剂。这项研究开发了多个应用组件，以研究秋季检测系统的发展挑战和选择，并为未来的研究提供材料。使用此方法开发的智能应用程序通过秋季检测模型实验和模型移动部署的结果验证。总体上表现最好的模型是标准化的RESNET152，并带有2S窗口尺寸的调整数据集，可实现92.8％的AUC，7.28％的灵敏度和98.33％的特异性。鉴于这些结果很明显，加速度计和心电图传感器对秋季检测有益，并允许跌倒和其他活动之间的歧视。由于所得数据集中确定的弱点，这项研究为改进的空间留下了很大的改进空间。这些改进包括在跌落的临界阶段使用标签协议，增加数据集样品的数量，改善测试主题表示形式，并通过频域预处理进行实验。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。

随着在各个领域中自适应系统的越来越多，对评估其正确行为的策略的需求越来越多。特别是旨在提供弹性和容忍性的自我修复系统，通常会在关键和高度动态的环境中处理意外的故障。它们的反应性和复杂行为使评估这些系统是否按照期望的目标执行起来挑战。最近，一些研究对缺乏自我修复行为的系统评估方法表示关注。在本文中，我们提出了国际象棋，这是一种基于混乱工程的自适应和自我修复系统系统评估的方法。混乱工程是一种使系统遇到意外条件和场景的方法。它在帮助开发人员构建有弹性的微服务体系结构和网络物理系统方面表现出了巨大的希望。国际象棋通过使用混乱工程来评估自我修复系统能够承受这种扰动的能力来解决这个想法。我们通过对自我修复的智能办公环境进行探索性研究来研究这种方法的可行性。该研究有助于我们探索方法的承诺和局限性，并确定需要额外工作的方向。我们总结了经验教训的摘要。

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

结构健康监测（SHM）提供了一种经济方法，旨在通过连续收集数据通过附着在结构的多个网络传感器来增强结构的行为。然后利用此数据来深入了解结构的健康，并对其维护进行及时和经济决策。生成的SHM感测数据是非静止的，并且以相关的多路形式存在，这使得批量/离线学习和标准双向矩阵分析无法捕获所有这些相关性和关系。从这个意义上讲，在线张量数据分析已成为捕获存储在\ mathbb {x} \ in \ mathbb {x} \ in \ mathbb {x} ^ {i_1 \ times \ dots \ times i_n中的高阶数据集中的基础结构的基本工具$。已经广泛研究了Candecomp / Parafac（CP）分解，并应用于近似X加载矩阵A（1），。 。 。 ，n（n）表示张量的顺序。我们提出了一种新颖的算法，FP-CPD，并将Tensor $ \ Mathcal {x} \ in \ mathbb {r} ^ {i_1 \ times \ dots \ times i_n} $并行化Cancomp / Parafac（CP）分解。我们的方法是基于随机梯度下降（SGD）算法，该算法允许我们并行化学习过程，并且在在线设置中非常有用，因为它更新$ \ mathcal {x} ^ {t + 1} $单一步骤。我们的SGD算法与Nesterov的加速梯度（NAG）和扰动方法增强，以加速和保证融合。使用基于实验室和现实生活结构数据集的实验结果表明快速收敛性和良好的可扩展性。

在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。

非侵入性负载监控（NILM）是将总功率消耗分为单个子组件的任务。多年来，已经合并了信号处理和机器学习算法以实现这一目标。关于最先进的方法，进行了许多出版物和广泛的研究工作，以涉及最先进的方法。科学界最初使用机器学习工具的尼尔姆问题制定和描述的最初兴趣已经转变为更实用的尼尔姆。如今，我们正处于成熟的尼尔姆时期，在现实生活中的应用程序方案中尝试使用尼尔姆。因此，算法的复杂性，可转移性，可靠性，实用性和普遍的信任度是主要的关注问题。这篇评论缩小了早期未成熟的尼尔姆时代与成熟的差距。特别是，本文仅对住宅电器的尼尔姆方法提供了全面的文献综述。本文分析，总结并介绍了大量最近发表的学术文章的结果。此外，本文讨论了这些方法的亮点，并介绍了研究人员应考虑的研究困境，以应用尼尔姆方法。最后，我们表明需要将传统分类模型转移到一个实用且值得信赖的框架中。

Wireless Sensor Network (WSN) applications reshape the trend of warehouse monitoring systems allowing them to track and locate massive numbers of logistic entities in real-time. To support the tasks, classic Radio Frequency (RF)-based localization approaches (e.g. triangulation and trilateration) confront challenges due to multi-path fading and signal loss in noisy warehouse environment. In this paper, we investigate machine learning methods using a new grid-based WSN platform called Sensor Floor that can overcome the issues. Sensor Floor consists of 345 nodes installed across the floor of our logistic research hall with dual-band RF and Inertial Measurement Unit (IMU) sensors. Our goal is to localize all logistic entities, for this study we use a mobile robot. We record distributed sensing measurements of Received Signal Strength Indicator (RSSI) and IMU values as the dataset and position tracking from Vicon system as the ground truth. The asynchronous collected data is pre-processed and trained using Random Forest and Convolutional Neural Network (CNN). The CNN model with regularization outperforms the Random Forest in terms of localization accuracy with aproximate 15 cm. Moreover, the CNN architecture can be configured flexibly depending on the scenario in the warehouse. The hardware, software and the CNN architecture of the Sensor Floor are open-source under https://github.com/FLW-TUDO/sensorfloor.

数据集对于将AI算法应用于网络物理系统（CPS）安全性至关重要。由于实际CPS数据集的稀缺性，研究人员选择使用真实或虚拟化测试台生成自己的数据集。但是，与其他AI域不同，CPS是一个复杂的系统，具有许多确定其行为的接口。仅包含传感器测量和网络流量集合的数据集可能不足以开发弹性的AI防御或进攻剂。在本文中，我们研究了捕获系统行为和交互所需的CPS安全数据集的\ emph {Elements}，并提出了一个数据集体系结构，该架构有可能增强AI算法在保护网络物理系统方面的性能。该框架包括数据集元素，攻击表示和所需的数据集功能。我们将现有数据集与建议的体系结构进行比较，以识别当前局限性，并使用TestBeds讨论CPS数据集生成的未来。

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。

Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process. Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors they operate on.

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。