当今的车辆越来越多地嵌入了产生大量数据的计算机和传感器。这些数据是为了内部目的而利用的，随着连接的基础架构和智能城市的开发，车辆相互交互，以及与生成其他类型数据的道路使用者相互作用。对这些数据和车载资源及其货币化的访问面临本文提出的许多挑战。此外，与H2020 5GMETA项目中所面临的开放和新颖方法相比，最重要的商业解决方案。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

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.

随着物联网（IoT）和5G/6G无线通信的进步，近年来，移动计算的范式已经显着发展，从集中式移动云计算到分布式雾计算和移动边缘计算（MEC）。 MEC将计算密集型任务推向网络的边缘，并将资源尽可能接近端点，以解决有关存储空间，资源优化，计算性能和效率方面的移动设备缺点。与云计算相比，作为分布式和更紧密的基础架构，MEC与其他新兴技术的收敛性，包括元元，6G无线通信，人工智能（AI）和区块链，也解决了网络资源分配的问题，更多的网络负载，更多的网络负载，以及延迟要求。因此，本文研究了用于满足现代应用程序严格要求的计算范例。提供了MEC在移动增强现实（MAR）中的应用程序方案。此外，这项调查提出了基于MEC的元元的动机，并将MEC的应用介绍给了元元。特别强调上述一组技术融合，例如6G具有MEC范式，通过区块链加强MEC等。

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。

航空工业以及福利和与其相关的行业是在大数据分析的形式中创新的成熟。可用大数据技术的数量不断增长，而现有特征的同时则同时迅速发展并赋予授权。然而，大数据时代强加了如何在管理来自异构数据源的大规模和快速发展的数据的同时有效处理信息安全的关键挑战。虽然已经出现了多种技术，但需要在大型安全要求，隐私义务，系统性能和大型数据集的快速动态分析之间找到平衡。目前的纸张旨在介绍ICarus平台的ICARUS安全实验沙箱。 ICARUS平台旨在提供一个大型数据的平台，旨在成为航空数据和情报市场的“一站式商店”，提供了一个值得信赖和安全的“沙箱”分析工作空间，允许探索，集成和深度分析原始和衍生数据以可靠和公平的方式。在此目的，在ICARUS平台产品中设计并集成了一个安全的实验沙箱，可以提供能够完全保证数据安全性和保密性的复杂环境，允许任何涉及的律师利用平台进行分析的平台闭合实验室条件下的实验。

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。

在该立场论文中，我们讨论将零信任（ZT）原理集成到下一代通信网络（5G/6G）中的关键需求。我们强调了挑战，并介绍了智能零信任体系结构（I-ZTA）作为具有不受信任组件的5G/6G网络中的安全框架的概念。尽管网络虚拟化，软件定义的网络（SDN）和基于服务的体系结构（SBA）是5G网络的关键推动者，但在不信任的环境中运行也已成为网络的关键功能。此外，与大量设备的无缝连通性扩大了信息基础设施的攻击表面。在动态不信任的环境中，网络保证要求超出现有静态安全框架以外的革命性体系结构。据我们所知，这是第一张呈现I-ZTA的建筑概念设计的立场论文，可以在其上开发现代人工智能（AI）算法以在不信任的网络中提供信息安全性。我们将关键的ZT原理作为对网络资产安全状态的实时监视，评估单个访问请求的风险以及使用动态信任算法（称为MED组件）决定访问授权的。为了确保易于集成，设想的体系结构采用了基于SBA的设计，类似于5G网络的3GPP规范，通过利用开放无线电访问网络（O-RAN）体系结构具有适当的实时引擎和网络接口来收集必要机器学习数据。因此，这项工作为设计基于机器学习的组件提供了新的研究方向，这些组件为未来的5G/6G网络有助于I-ZTA。

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.

无线电接入网络（RAN）技术继续见证巨大的增长，开放式运行越来越最近的势头。在O-RAN规范中，RAN智能控制器（RIC）用作自动化主机。本文介绍了对O-RAN堆栈相关的机器学习（ML）的原则，特别是加强学习（RL）。此外，我们审查无线网络的最先进的研究，并将其投入到RAN框架和O-RAN架构的层次结构上。我们在整个开发生命周期中提供ML / RL模型面临的挑战的分类：从系统规范到生产部署（数据采集，模型设计，测试和管理等）。为了解决挑战，我们将一组现有的MLOPS原理整合，当考虑RL代理时，具有独特的特性。本文讨论了系统的生命周期模型开发，测试和验证管道，称为：RLOPS。我们讨论了RLOP的所有基本部分，包括：模型规范，开发和蒸馏，生产环境服务，运营监控，安全/安全和数据工程平台。根据这些原则，我们提出了最佳实践，以实现自动化和可重复的模型开发过程。

In this tutorial paper, we look into the evolution and prospect of network architecture and propose a novel conceptual architecture for the 6th generation (6G) networks. The proposed architecture has two key elements, i.e., holistic network virtualization and pervasive artificial intelligence (AI). The holistic network virtualization consists of network slicing and digital twin, from the aspects of service provision and service demand, respectively, to incorporate service-centric and user-centric networking. The pervasive network intelligence integrates AI into future networks from the perspectives of networking for AI and AI for networking, respectively. Building on holistic network virtualization and pervasive network intelligence, the proposed architecture can facilitate three types of interplay, i.e., the interplay between digital twin and network slicing paradigms, between model-driven and data-driven methods for network management, and between virtualization and AI, to maximize the flexibility, scalability, adaptivity, and intelligence for 6G networks. We also identify challenges and open issues related to the proposed architecture. By providing our vision, we aim to inspire further discussions and developments on the potential architecture of 6G.

In recent years, the exponential proliferation of smart devices with their intelligent applications poses severe challenges on conventional cellular networks. Such challenges can be potentially overcome by integrating communication, computing, caching, and control (i4C) technologies. In this survey, we first give a snapshot of different aspects of the i4C, comprising background, motivation, leading technological enablers, potential applications, and use cases. Next, we describe different models of communication, computing, caching, and control (4C) to lay the foundation of the integration approach. We review current state-of-the-art research efforts related to the i4C, focusing on recent trends of both conventional and artificial intelligence (AI)-based integration approaches. We also highlight the need for intelligence in resources integration. Then, we discuss integration of sensing and communication (ISAC) and classify the integration approaches into various classes. Finally, we propose open challenges and present future research directions for beyond 5G networks, such as 6G.

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。

越来越多的交通部门的问题是事故，交通流量不良和污染。智能运输系统使用外部基础架构（其）可以解决这些问题。据我们所知，不存在对现有解决方案的系统审查。为了填补这一知识缺口，本文概述了现有的使用外部基础架构。此外，本文发现目前没有充分的回答的研究问题。出于这个原因，我们对文件进行了文献综述，它自2009年以来介绍了其解决方案。我们根据他的技术水平分类结果并分析了它们的性质。因此，我们使其有所可比性，并突出了过去的发展以及目前的趋势。根据提及的方法，我们分析了346多篇论文，其中包括40个试验床项目。总之，目前其可以实时提供有关交通情况下的个体的高准确信息。然而，在其使用现代传感器，即插即用机制以及高度数据的分散方式中，进一步研究其应重点关注对流量的更可靠的流量感知。通过解决这些主题，智能运输系统的开发处于校正方向，以实现全面推出。

推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。

可以获得，生成，存储和管理的前所未有的卷，多样性和丰富的航空数据，提供了与航空相关行业的独特功能，并根据采用创新的大数据分析技术提供了仍有待解锁的价值。尽管对研究和创新的努力和投资，但大数据技术对其采用者造成了许多挑战。除了有效的存储和访问底层大数据外，应考虑有效的数据集成和数据互操作性，而同时应该通过执行不同利益相关者之间的数据交换和数据共享来有效地组合多个数据源。但是，这揭示了对收集数据的信息安全性的重要保存的额外挑战，可信和安全数据交换和数据共享以及强大的数据访问控制。目前的纸张旨在介绍ICARUS大数据的平台，目标提供了一个多面平台，提供了一个新颖的航空数据和智能市场，伴随着可信赖和安全的分析工作空间。它从数据收集，数据策择和数据探索到源自具有不同速度，品种和体积的数据集成和数据分析，从数据收集，数据策择和数据探索，以可信赖和安全的方式处理源自不同速度，品种和体积的数据的数据集成和数据分析。

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。

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 the Metaverse, the physical space and the virtual space co-exist, and interact simultaneously. While the physical space is virtually enhanced with information, the virtual space is continuously refreshed with real-time, real-world information. To allow users to process and manipulate information seamlessly between the real and digital spaces, novel technologies must be developed. These include smart interfaces, new augmented realities, efficient storage and data management and dissemination techniques. In this paper, we first discuss some promising co-space applications. These applications offer opportunities that neither of the spaces can realize on its own. We then discuss challenges. Finally, we discuss and envision what are likely to be required from the database and system perspectives.

使用人工智能（AI）赋予无线网络中数据量的前所未有的数据量激增，为提供无处不在的数据驱动智能服务而开辟了新的视野。通过集中收集数据集和培训模型来实现传统的云彩中心学习（ML）基础的服务。然而，这种传统的训练技术包括两个挑战：（i）由于数据通信增加而导致的高通信和能源成本，（ii）通过允许不受信任的各方利用这些信息来威胁数据隐私。最近，鉴于这些限制，一种新兴的新兴技术，包括联合学习（FL），以使ML带到无线网络的边缘。通过以分布式方式培训全局模型，可以通过FL Server策划的全局模型来提取数据孤岛的好处。 FL利用分散的数据集和参与客户的计算资源，在不影响数据隐私的情况下开发广义ML模型。在本文中，我们介绍了对FL的基本面和能够实现技术的全面调查。此外，提出了一个广泛的研究，详细说明了无线网络中的流体的各种应用，并突出了他们的挑战和局限性。进一步探索了FL的疗效，其新兴的前瞻性超出了第五代（B5G）和第六代（6G）通信系统。本调查的目的是在关键的无线技术中概述了流动的技术，这些技术将作为建立对该主题的坚定了解的基础。最后，我们向未来的研究方向提供前进的道路。