在本文中，我们展示了ML-Quadrat，这是一种基于Eclipse建模框架（EMF）和智能网络物理学（MDSE）文献中的Eclipse建模框架（EMF）和最先进的开源研究原型，用于智能网络物理系统（CPS）和物联网（物联网）。其设想的用户主要是软件开发人员，他们可能在异构物联网平台和不同的人工智能（AI）技术中，专门对机器学习（ML）具有深入的知识和技能。 ML-Quadrat在GitHub上的Apache 2.0许可证的条款下发布。此外，我们展示了Driotdata的早期工具原型，该基于Web的低码平台，目标是公民数据科学家和公民/最终用户软件开发人员。 Driotdata通过向公司提供延长版本的公司，主要是小型和中型企业（中小企业），Driotdata利用该行业中的ML-Quadrat在行业中进行了延长版本。 Driotdata的当前初步版本有三个基于Web的模型编辑器：基于文本的，基于树/形式和基于图表。后者专为问题的域专家设计或使用案例域（即IOT垂直域名），其可能在其领域中没有知识和技能。最后，在YouTube上提供演示工具的短视频：https://youtu.be/vauz25w0a5k

模型用于软件工程（SE）和人工智能（AI）。 SE模型可以在不同抽象层次的架构中指定架构，并从早期概念化和设计，从软件开发生命周期的各个阶段解决不同的问题，以验证，实施，测试和演化。然而，AI模型可以提供智能能力，例如预测和决策支持。例如，在机器学习（ml）中，这是目前是AI的最受欢迎的子学科，数学模型可能会在观察到的数据中学习有用的模式，并且可以成为能够进行预测。这项工作的目标是通过将在所述社区的模型聚集在一起并提出一种需要ML的智能系统的模型驱动软件开发的整体方法来创建协同作用。我们说明了软件模型如何能够以无缝方式创建和处理ML模型。主要焦点位于事物互联网（物联网）的领域，其中ML和模型驱动的SE都发挥着关键作用。在需要采取有针对性架构的网络物理系统的系统视角下，SE和ML子系统的集成设计环境将最能支持所得系统实现的优化和整体效率。特别是，我们实现了基于INTOMML的CL-Quadrat的所提出的方法，并使用来自物联网域的案例研究以及经验用户评估来验证它。它归还所提出的方法不仅是可行的，而且还可能有助于与IOT连接的智能网络物理系统（CPS）的软件开发的性能飞跃，以及增强的使用者的用户体验建议的建模解决方案。

在本文中，我们建议采用MDE范式来开发机器学习（ML）的软件系统，重点关注物联网（IoT）域。我们说明了如何将两种最先进的开源建模工具，即蒙蒂安娜和ML-Quadrat用于此目的，如案例研究所证明的那样。案例研究说明了使用ML使用MNIST参考数据集对手写数字的自动图像识别的ML，特别是深人造神经网络（ANN），并将机器学习组件集成到物联网系统中。随后，我们对两个框架进行了功能比较，设置了一个分析基础，以包括广泛的设计考虑因素，例如问题域，ML集成到较大系统中的方法以及支持的ML方法以及主题最近对ML社区的强烈兴趣，例如Automl和MLOP。因此，本文的重点是阐明ML域中MDE方法的潜力。这支持ML工程师开发（ML/软件）模型而不是实施代码，并通过启用ML功能作为IoT或IoT的组件的现成集成来实现设计的可重复性和模块化。网络物理系统。

在过去的十年中，人工智能（AI）为软件系统提供了巨大的新可能性和机会，还提供了新的要求和要求。特别是，机器学习（ML）已被证明在几乎每个垂直应用域中都有用。在未来的十年中，可以预期从经典计算到量子计算（QC）的前所未有的范式转移，也许是带有量子古典混合模型的。我们认为，当涉及量子和量子古典混合应用时，模型驱动的工程（MDE）范式可以是推动者和协助者。这不仅包括自动代码生成，还包括自动模型检查和验证，以及早期设计阶段中的模型分析以及在设计时间和运行时的模型对模型转换。在本文中，愿景集中在量子AI的MDE上，尤其是物联网（IoT）和智能网络物理系统（CPS）应用程序的量子ML。

物联网（物联网）正在通过弥合信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的差距来改变行业。机器正在与连接的传感器集成在一起，并通过智能分析应用程序管理，加速了数字化转型和业务运营。将机器学习（ML）带到工业设备是一个进步，旨在促进IT和OT的融合。但是，在工业物联网（IIOT）中开发ML应用程序提出了各种挑战，包括硬件异质性，ML模型的非标准化表示，设备和ML模型兼容性问题以及慢速应用程序开发。在这一领域的成功部署需要深入了解硬件，算法，软件工具和应用程序。因此，本文介绍了一个名为ML应用程序的名为“语义低代码工程”（SELOC-ML），该框架建立在低代码平台上，以利用语义Web技术来支持IIOT的ML应用程序的快速开发。 SELOC-ML使非专家能够轻松地模拟，发现，重复使用和对接ML模型和设备。可以根据匹配结果自动生成项目代码在硬件上部署。开发人员可以从称为食谱的语义应用模板中受益，从而快速原型最终用户应用程序。与工业ML分类案例研究中的传统方法相比，评估证实了至少三倍的工程努力，显示了SELOC-ML的效率和实用性。我们分享代码并欢迎任何贡献。

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。

如今，由于最近在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的近期突破，因此，智能系统和服务越来越受欢迎。然而，机器学习不仅满足软件工程，不仅具有有希望的潜力，而且还具有一些固有的挑战。尽管最近的一些研究努力，但我们仍然没有明确了解开发基于ML的申请和当前行业实践的挑战。此外，目前尚不清楚软件工程研究人员应将其努力集中起来，以更好地支持ML应用程序开发人员。在本文中，我们报告了一个旨在了解ML应用程序开发的挑战和最佳实践的调查。我们合成从80名从业者（以不同的技能，经验和应用领域）获得的结果为17个调查结果;概述ML应用程序开发的挑战和最佳实践。参与基于ML的软件系统发展的从业者可以利用总结最佳实践来提高其系统的质量。我们希望报告的挑战将通知研究界有关需要调查的主题，以改善工程过程和基于ML的申请的质量。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

通过机器学习的人工智能越来越多地用于数字社会。基于机器学习的解决方案带来了巨大的机会，从而创造了“软件2.0”，而且为工程界提供了巨大的挑战。由于数据科学家使用的实验方法在开发机器学习模型时，敏捷是一个重要的特征。在这个主题演讲中，我们讨论了两种当代开发现象，这是机器学习开发的基础，即笔记本界面和MLOPS。首先，我们提出了一种解决方案，可以通过支持对集成开发环境的简单过渡来解决笔记本电脑中工作的一些内在弱点。其次，我们通过在MLOPS语境中引入隐喻障碍和钢筋来提出AI系统的加强工程。基于机器学习的解决方案是动态的本质上，我们认为强化连续工程是质量保证明天可信赖的AI系统。

为了在工业生产中更广泛地采用AI，足够的基础设施能力至关重要。这包括简化AI与工业设备的集成，对分布式部署，监视和一致的系统配置的支持。现有的IIOT平台仍然缺乏以开放的，基于生态系统的方式灵活整合可重复使用的AI服务和相关标准（例如资产管理壳或OPC UA）的功能。这正是我们采用高度可配置的基于低代码的方法来解决我们下一个级别的智能工业生产生产生产Ecosphere（IIP-Ecosphere）平台所解决的问题。在本文中，我们介绍了该平台的设计，并根据启用AI支持的视觉质量检查的演示者讨论了早期评估。在这项早期评估活动中，学到的见解和教训补充了这一点。

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

AI / Compling在Scale是一个难题，特别是在医疗保健环境中。我们概述了要求，规划和实施选择，以及导致我们安全的研究计算平台，埃森医疗计算平台（EMCP）的实施的指导原则，与德国主要医院隶属。遵从性，数据隐私和可用性是系统的不可变的要求。我们将讨论我们的计算飞地的功能，我们将为希望采用类似设置的团体提供我们的配方。

人工智能（AI）是塑造未来的颠覆性技术之一。它在主要智能城市解决方案中的数据驱动决策越来越多，包括运输，教育，医疗保健，公共治理和电力系统。与此同时，它在保护Cyber​​威胁，攻击，损害或未授权访问中保护关键网络基础设施时越来越受欢迎。然而，那些传统的AI技术的重要问题之一（例如，深度学习）是，复杂性和复杂性的快速进展推进，并原始是不可诠释的黑匣子。在很多场合，了解控制和信任系统意外或看似不可预测的输出的决策和偏见是非常具有挑战性的。承认，对决策可解释性的控制丧失成为许多数据驱动自动化应用的重要问题。但它可能会影响系统的安全性和可信度吗？本章对网络安全的机器学习应用进行了全面的研究，以表示需要解释来解决这个问题。在这样做的同时，本章首先探讨了智能城市智能城市安全应用程序的AI技术的黑匣子问题。后来，考虑到新的技术范式，解释说明的人工智能（XAI），本章讨论了从黑盒到白盒的过渡。本章还讨论了关于智能城市应用不同自治系统在应用基于AI的技术的解释性，透明度，可辨能力和解释性的过渡要求。最后，它介绍了一些商业XAI平台，在提出未来的挑战和机遇之前，对传统的AI技术提供解释性。

随着物联网，AI和ML/DL算法的出现，数据驱动的医疗应用已成为一种有前途的工具，用于从医学数据设计可靠且可扩展的诊断和预后模型。近年来，这引起了从学术界到工业的广泛关注。这无疑改善了医疗保健提供的质量。但是，由于这些基于AI的医疗应用程序在满足严格的安全性，隐私和服务标准（例如低延迟）方面的困难，因此仍然采用较差。此外，医疗数据通常是分散的和私人的，这使得在人群之间产生强大的结果具有挑战性。联邦学习（FL）的最新发展使得以分布式方式训练复杂的机器学习模型成为可能。因此，FL已成为一个积极的研究领域，尤其是以分散的方式处理网络边缘的医疗数据，以保护隐私和安全问题。为此，本次调查论文重点介绍了数据共享是重大负担的医疗应用中FL技术的当前和未来。它还审查并讨论了当前的研究趋势及其设计可靠和可扩展模型的结果。我们概述了FL将军的统计问题，设备挑战，安全性，隐私问题及其在医疗领域的潜力。此外，我们的研究还集中在医疗应用上，我们重点介绍了全球癌症的负担以及有效利用FL来开发计算机辅助诊断工具来解决这些诊断工具。我们希望这篇评论是一个检查站，以彻底的方式阐明现有的最新最新作品，并为该领域提供开放的问题和未来的研究指示。

最新技术用于机器学习（ML）的最先进的超低功耗嵌入式设备的进展允许新的产品类别，其关键功能使ML功能在微控制器上能够具有小于1 MW功耗（TINYML）。Tinyml通过在低功耗嵌入式设备上聚合和分析边缘的数据来提供唯一的解决方案。但是，我们最近只能在微控制器上运行ml，并且该领域仍处于初期，这意味着硬件，软件和研究正在变化非常迅速。因此，已经为不同的平台开发了许多TinyML框架，以便于部署ML模型并标准化该过程。因此，在本文中，我们专注于基准标记的两个流行框架：Tensorflow Lite Micro（TFLM）在STM32-Nucleof401上的Arduino Nano BLE和Cube Ai上的Tensorflow Lite Micro（TFLM），为特定应用提供标准化的框架选择标准。

在纳米网络上实现的分子通信（MC）在能效，可靠性和稳健性方面具有极具吸引力的特性。即使，令人难以置信的慢速分子扩散和高变形环境的影响仍然未知。通信系统的分析与设计通常依赖于开发描述通信信道的数学模型。然而，底层频道模型在某些系统中未知，例如MC系统，其中化学信号用于传输信息。在这些情况下，需要一种新的分析和设计方法。在本文中，我们专注于MC系统的一个关键方面，建模MC接收信号直到时间T，并证明使用来自ML的工具使其承诺培训可以在频道模型的任何信息中执行的训练器。机器学习（ml）是智能方法之一，在域中显示了有希望的结果。本文适用Azure机器学习（Azure ML），用于柔性路面维护回归问题和解决方案。对于预测，四个参数用作输入：接收器半径，发射器半径，接收器和发射器之间的距离，以及扩散系数，而输出是接收信号的地图（平均平均精度）。 Azure M1使能够从数据和体验中学习的算法并完成任务而无需编码。在已建立的Azure ML中，选择了回归算法，例如增强决策树回归，贝叶斯线性回归，神经网络和决策林回归。选择最佳性能作为最优性标准。最后，显示了在本地PC上的开发人员使用的基于基于基于工具（Python）上的Azure M1工具的潜在益处的比较

根据1,870家公司的Rackspace技术的最近调查，总共34％的AI研究和开发项目失败或被遗弃。我们提出了一项新的战略框架，Aistrom，使管理者基于彻底的文献综述，创建一个成功的AI战略。这提供了一种独特而综合的方法，可以通过实施过程中的各种挑战引导经理和牵头开发人员。在Aistrom框架中，我们首先识别顶部N潜在项目（通常为3-5）。对于每个人，彻底分析了七个重点区域。这些领域包括创建一个数据策略，以考虑独特的跨部门机器学习数据要求，安全性和法律要求。然后，Aistrom指导经理思考如何鉴于AI人才稀缺的跨学科人工智能（AI）实施团队。一旦建立了AI团队战略，它需要在组织内，跨部门或作为单独的部门定位。其他考虑因素包括AI作为服务（AIAAS）或外包开发。看着新技术，我们必须考虑偏见，黑匣子模型的合法性等挑战，并保持循环中的人类。接下来，与任何项目一样，我们需要基于价值的关键性能指标（KPI）来跟踪和验证进度。根据公司的风险策略，SWOT分析（优势，劣势，机会和威胁）可以帮助进一步分类入住项目。最后，我们应该确保我们的战略包括持续的雇员的持续教育，以实现采用文化。这种独特综合的框架提供了有价值的，经理和铅开发商的工具。