物聯(lián)網(wǎng)：數(shù)據(jù)、安全與決策

目錄


第1章引言

1.1物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的參與者

1.2人類和物聯(lián)網(wǎng)感知、推理和驅(qū)動的類比

1.3物聯(lián)網(wǎng)的可復(fù)制性和重用性

1.4總結(jié)

參考文獻

第2章萬物互聯(lián)： 接入網(wǎng)

2.1引言

2.2接入網(wǎng)概述

2.3低功耗廣域網(wǎng)

2.3.1遠程低功耗廣域網(wǎng)

2.3.2Sigfox低功耗廣域網(wǎng)

2.3.3Weightless低功耗廣域網(wǎng)

2.4蜂窩網(wǎng)技術(shù)

2.5總結(jié)

參考文獻

第3章邊緣計算

3.1引言

3.2邊緣計算基礎(chǔ)

3.2.1邊緣計算策略

3.2.2網(wǎng)絡(luò)連接

3.3邊緣計算構(gòu)架

3.3.1設(shè)備概述

3.3.2邊緣應(yīng)用模塊

3.3.3IoT運行時環(huán)境

3.3.4設(shè)備管理

3.3.5安全運行時環(huán)境

3.4邊緣計算方案實踐

3.4.1新手配置

3.4.2開發(fā)工具

3.4.3邊緣計算構(gòu)架

3.5零接觸設(shè)備上線

3.6邊緣計算應(yīng)用

3.7總結(jié)

參考文獻





第4章數(shù)據(jù)平臺： 互操作性與洞察力

4.1引言

4.2物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)

4.3語境

4.4互操作性

4.4.1信息發(fā)現(xiàn)

4.4.2訪問控制

4.4.3數(shù)據(jù)訪問

4.5總結(jié)

參考文獻

第5章物聯(lián)網(wǎng)中流式數(shù)據(jù)處理

5.1引言

5.2基礎(chǔ)知識

5.2.1壓縮

5.2.2降維

5.2.3摘要(映射)

5.2.4學(xué)習(xí)與挖掘

5.2.5可視化

5.3構(gòu)架與語言

5.4流式數(shù)據(jù)分析和頻譜感知

5.4.1實時通知

5.4.2統(tǒng)計報告

5.5定制化應(yīng)用

5.6總結(jié)

參考文獻

第6章應(yīng)用機器視覺技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)

6.1引言

6.2機器視覺基礎(chǔ)

6.3相關(guān)工作概述:物聯(lián)網(wǎng)中機器視覺的發(fā)展趨勢

6.3.1改善物聯(lián)網(wǎng)的感知能力

6.3.2改善物聯(lián)網(wǎng)的解釋和學(xué)習(xí)能力

6.4面向情境感知的通用深度學(xué)習(xí)框架

6.5物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)垂直領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)的影響評估

6.5.1基于認(rèn)知無人機系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施感知

6.5.2基于智能嵌入式系統(tǒng)的公共空間感知

6.5.3基于無人機高清圖像的預(yù)防性維護服務(wù)對比

6.6最佳實踐

6.7總結(jié)

參考文獻

第7章數(shù)據(jù)表示與推理

7.1引言

7.2基本原理

7.3SWoT

7.4物聯(lián)網(wǎng)集成語義

7.4.1IoT本體論和IoTO

7.4.2數(shù)字孿生方法

7.5用例

7.6總結(jié)

參考文獻

第8章物聯(lián)網(wǎng)眾包和人機回路

8.1引言

8.2眾包

8.3人機回路

8.4空間眾包

8.5參與式感知

8.6總結(jié)

參考文獻

第9章物聯(lián)網(wǎng)安全： 經(jīng)驗是重要的老師

9.1引言

9.2為什么物聯(lián)網(wǎng)安全與IT安全不同

9.3如何應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)的安全挑戰(zhàn)

9.3.1政府

9.3.2標(biāo)準(zhǔn)組織

9.3.3行業(yè)團體

9.4已有成果介紹

9.4.1基本安全因素

9.4.2方法和合規(guī)框架

9.4.3標(biāo)簽計劃和消費者建議

9.5總結(jié)

參考文獻

第10章物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私

10.1引言

10.2物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私的基本概念

10.2.1何為個人數(shù)據(jù)

10.2.2數(shù)據(jù)隱私的一般要求

10.2.3個人數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

10.2.4現(xiàn)有隱私保護方法

10.2.5支持PIMS業(yè)務(wù)模型的標(biāo)準(zhǔn)方法

10.3基于授權(quán)信息和隱私偏好的數(shù)據(jù)處理框架

10.3.1數(shù)據(jù)處理框架

10.3.2隱私偏好管理器

10.3.3框架實現(xiàn)

10.4以用戶為中心的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化

10.4.1oneM2M介紹

10.4.2oneM2M中的PPM

10.5實例

10.5.1家庭能源數(shù)據(jù)服務(wù)

10.5.2HEMS服務(wù)

10.5.3交付服務(wù)

10.6總結(jié)

參考文獻

第11章區(qū)塊鏈： 在物聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)信任

11.1引言

11.2分布式賬本與區(qū)塊鏈

11.2.1分布式賬本技術(shù)概述

11.2.2基本概念與架構(gòu)

11.2.3部署分布式賬本的時機

11.3萬物賬本： 區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)

11.4優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

11.5區(qū)塊鏈用例

11.6總結(jié)

參考文獻

第12章醫(yī)療健康

12.1醫(yī)療健康背景下的物聯(lián)網(wǎng)

12.1.1醫(yī)院病人狀態(tài)監(jiān)測

12.1.2從醫(yī)療健康到日常生活的物聯(lián)網(wǎng)

12.1.3系統(tǒng)互操作

12.2BigEHR： 一個完整的終身健康記錄聯(lián)邦資源池

12.2.1為什么是聯(lián)邦架構(gòu)設(shè)計

12.2.2系統(tǒng)架構(gòu)

12.3采集物聯(lián)網(wǎng)健康相關(guān)數(shù)據(jù)

12.3.1從醫(yī)院內(nèi)部獲取數(shù)據(jù)

12.3.2從外部資源獲取數(shù)據(jù)

12.4從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取有意義的信息

12.4.1隱私問題

12.4.2分布式推理

12.5展望

致謝

參考文獻

第13章智慧能源

13.1引言

13.2案例描述

13.3參考架構(gòu)

13.4用例驗證

13.5總結(jié)

致謝

參考文獻

第14章道路運輸和空氣質(zhì)量

14.1引言

14.2空氣污染挑戰(zhàn)

14.3降低道路交通空氣污染策略

14.4利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)測空氣污染

14.5案例： 利用基于物聯(lián)網(wǎng)的先進交通管理系統(tǒng)實現(xiàn)減排

14.6平均速度空氣質(zhì)量模型的局限性

14.7未來路線圖和總結(jié)

參考文獻

第15章總結(jié)

15.1起源和演進

15.2為什么是現(xiàn)在

15.2.1成本下降和小型化

15.2.2社會挑戰(zhàn)和資源效率

15.2.3信息共享時代的到來

15.2.4管理的復(fù)雜性

15.2.5技術(shù)儲備

15.3最大化數(shù)據(jù)價值

15.4商業(yè)機遇

15.5未來展望

參考文獻

術(shù)語對照表