Call for Paper (快速发表EI期刊火热征稿中): 征稿截止2025年4月30日

TinyML for Edge Intelligence and Its Applications in IoTs

🔹 Prof. Dr. Chunhe Song, Chinese Academy of Sciences, China.

🔹 Dr. David Camacho, Universidad Politécnica de Madrid, Spain.

🔹 Dr. Danilo Pelusi, University of Teramo, Italy.

🔹 Dr. Gniewko Niedbała, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Poland.

🔹 Dr. Simona Colucci, Politecnico di Bari, Italy.

本专刊开设于 Internet Technology Letters 期刊（ISSN: 2476-1508），该期刊由Wiley出版发行，是一本混合出版的期刊，目前已被EI、Scopus和ESCI等重要数据库收录。期刊主要发表互联网技术相关领域的研究，包括但不限于以下领域：5G/6G架构、协议和部署、物联网技术、架构、协议和服务、新兴的智能垂直领域、工业互联网、工业互联网、超越边缘技术、量子互联网、软件化网络、未来互联网架构、分布式架构等。

大型模型，如ChatGPT，大大加速了人工智能（AI）在各个领域的发展。然而，由于计算资源有限且功耗低，在微控制器单元（MCU）或传感器中部署大型模型是不可能的。MCU和各种传感器已广泛应用于物联网的边缘节点（物联网）和工业物联网（IIoTs），使人工智能从云端迁移到边缘。与云计算相比，边缘计算具有安全、可靠、低延迟等优点。在物联网和物联网中，如何在低功耗、低带宽和有限计算资源的边缘节点上实现边缘智能已经成为一个紧迫的挑战。幸运的是，微型机器学习（TinyML）的出现为边缘智能提供了解决方案。

TinyML专注于在计算资源有限的低功耗设备上开发和部署机器学习（ML）模型。与传统ML相比，TinyML需要的资源更少。因此，TinyML可以适应边缘节点的AI本地化，以在IoTs和IIoTs中实现边缘智能。然而，边缘智能中的TinyML仍然面临许多挑战，如资源有限、数据不足、安全和隐私保护、软硬件集成、智能模型规模和功能的平衡等。

本期专刊的目的是推动使用TinyML在物联网和物联网应用中开发边缘智能，鼓励来自学术界和工业界的作者贡献他们采用TinyML解决物联网和IIoT边缘智能方面上述挑战的最新作品，同时也欢迎原创的理论发现和新颖的应用。

🔹 TinyML在IoTs和IIoTs的边缘智能的新方法

🔹 TinyML在消费电子和物联网中的可解释性和可解释性

🔹 TinyML在IoTs和IIoTs中的智能应用进展

🔹 使用TinyML在IoT和IIoTs中的安全性和隐私保护

🔹 使用TinyML进行边缘-云协作学习以增强物联网应用

🔹 使用TinyML在IoT和IIoTs中进行数据处理

🔹 使用TinyML进行人类行为分析以增强物联网应用

🔹 边缘智能在医疗物联网 （IoMT） 中的应用进展

🔹 边缘智能在智能电网和能源互联网中的应用进展

🔹 在智能农业中使用TinyML的边缘智能的进展

2025年4月30日

目前专刊正在火热征稿中，期刊发表速度超快，大部分稿件投录60天以内，欢迎咨询投稿。