隨著物聯網裝置的普及，如何有效處理海量資料成為關鍵挑戰。卷積神經網路（CNN）憑藉其強大的影像處理能力，逐漸成為物聯網應用研究的熱點。然而，CNN模型的計算成本較高，如何在資源受限的物聯網裝置上佈署高效能的CNN模型，是目前研究的重要方向。學界與業界正積極探索輕量化CNN模型設計、硬體加速等技術，以提升CNN在物聯網場景下的應用效能。
根據卷積神經網路的IoT應用研究：一種書目計量分析方法
摘要
卷積神經網路（CNN）在電腦視覺應用中取得了突破性的成績，經常超越傳統模型和人類在影像識別挑戰中。雖然CNN在電腦視覺任務中經常被測試，但其影響遠遠超出了這個領域。當在資源受限的IoT裝置上佈署CNN時，有兩個選擇：縮小大型模型或使用為資源受限環境特別設計的小型模型。小型設計通常犧牲準確度以換取計算成本。這項研究的目的是徹底檢查和分析CNN在IoT領域的研究景觀，並進行書目計量分析以檢測IoT中最先進的CNN。
1.1
IoT（Internet of Things）近年來引起了廣泛關注。例如，根據人作業員工智慧的IoT機器人可以在多種監控應用中使用。CNN在各種機器學習應用中表現出色。隨著IoT裝置和感測器遍佈現代生活的每個方面，需要在資源受限的裝置上執行CNN分析（一種計算密集型功能），這種需求正在變得越來越重要。CNN被廣泛用於影像和影片處理應用中。儘管其表現出色，CNN計算成本高。已經有多種建議用於加速CNN，包括應用特定整合電路（ASIC）、場可程式設計門陣列（FPGA）和圖形處理單元（GPU）。由於其優異的效能和易用性，GPU是加速CNN的主要平臺。
1.2 相關工作
IoT技術的進步為人工智慧裝置的連線提供了巨大的潛力。IoT技術的進步也使得研究人工智慧IoT操作解決方案變得流行起來。最近的研究表明，IoT在訊息密集型工業領域具有更多的潛在用途。其他期望，包括自主安裝、自動化系統和最佳執行，也正在IoT服務系統中開發。然而，維持連續執行和在應用領域中創造價值是具有挑戰性的。為了克服這些問題，需要使用者監控和行動。計算技術（機器學習和深度學習）的發展使得以前無法解決的人工智慧應用和問題可以被重新考慮。人工智慧IoT服務系統被定義為一個可以從周圍環境中接收輸入、使用收集的資料來檢測情況、並使用服務規則和專門知識與使用者環境互動作用的系統。
看圖說話：
graph LR
A[IoT裝置] --> B[感測器]
B --> C[資料處理]
C --> D[CNN分析]
D --> E[結果輸出]
圖1：IoT裝置、感測器、資料處理、CNN分析和結果輸出的流程圖。
1.3 研究目標
本研究的目的是進行CNN在IoT領域的書目計量分析，檢測IoT中最先進的CNN，並探討CNN在IoT領域的應用和發展趨勢。
1.4 研究方法
本研究使用書目計量分析方法，檢索四個主要資料函式庫（IEEE Xplore、SpringerLink、ACM Digital Library和ScienceDirect）中關鍵字為“convolutional neural network”和“IoT”或“Internet of Things”的出版物。共檢索到1286篇文獻，時間範圍為2015年至2021年。使用VOSviewer進行書目計量分析，包括出版模式、網路引文分析和關鍵字共現分析。
結果
研究結果顯示，每年發表的論文數量迅速增加，平均每年約100-150篇論文。中國發表的文獻數量最多，其次是美國。南京郵電大學的學院發表的文獻數量最多。作者Wang Y.發表的文獻數量最多。IEEE Access發表的論文數量最多。
看圖說話：
graph LR
A[中國] --> B[美國]
B --> C[南京郵電大學]
C --> D[Wang Y.]
D --> E[IEEE Access]
圖2：中國、美國、南京郵電大學、Wang Y.和IEEE Access之間的關係圖。
玄貓視角下的IoT與CNN整合研究
1.2 相關研究
近年來，學者們對於IoT（Internet of Things）和CNN（Convolutional Neural Networks）整合的研究越來越多。Chen和Deng（2020）使用書目計量法分析了CNN研究的進展，發現CNN被廣泛應用於各種電腦視覺應用中，包括故障和影像識別診斷、地震檢測、位置和自動檢測斷層和訊號、影像分析和模式分類別等。Nakhodchi和Dehghantanha（2020）則呈現了一個詳細的IoT和深度學習在網路安全研究中的應用概覽，並找到了研究中的空白點。
Sakhnini等人（2021）進行了一個書目計量分析，研究了IoT人工智慧電網的安全問題，發現了許多網路威脅和安全技術。Gamboa-Rosales等人（2020）進行了一個書目計量分析，研究了使用IoT和機器學習的決策過程，發現了最富有成效的國家和組織。
1.3 研究問題
本研究旨在探討IoT和CNN整合的書目計量學。為了達到這個目標，提出了以下研究問題：
- RQ1：從2015年到2021年10月，IoT和CNN整合的出版模式是什麼？
- RQ2：哪些國家在IoT和CNN整合領域中有最多的檔案和參照？
- RQ3：哪些組織在IoT和CNN整合領域中有最多的檔案？
- RQ4：誰在IoT和CNN整合領域中發表了最多的文章？
- RQ5：哪些期刊、會議或書籍章節在IoT和CNN整合領域中有最多的文章？
1.4 文獻回顧
IoT中的場域監測是一個關鍵功能，許多IoT節點收集資料並將其傳輸到地面單元或雲端進行計算、推理和評估。當觀察結果是高維度的時候，這種傳輸就會變得昂貴。IoT網路具有有限的頻寬和低功耗的裝置，難以管理這種定期的高傳輸。
IoT和CNN整合已經被應用於許多領域，例如：
- Shin等人（2019）提出了一個IoT解決方案，配備了一個人工智慧監視機器人，使用機器學習來繞過傳統CCTV的限制。
- Njima等人（2019）建立了一個本地化架構，使用CNN來實作感知器節點的精確定位。
- Song等人（2021）提出了一個聯邦防禦技術，稱為FDA3，可以聚合來自多個來源的防禦知識。
除了上述領域外，IoT和CNN整合還被應用於醫療保健（Niu等人，2021）、影像分類別（Li等人，未發表）、農業（Shylaja等人，2021）等領域。
1.5 書目計量分析概覽
書目計量分析是一種使用統計方法和視覺化工具來分析和展示書目資料的方法。這種方法可以用來分析IoT和CNN整合的研究趨勢、熱點和空白點。
1.6 研究方法
本研究使用書目計量分析方法來分析IoT和CNN整合的研究趨勢和熱點。研究方法包括：
- 文獻搜尋和篩選
- 書目計量分析
- 視覺化和結果解釋
1.7 研究限制和未來工作
本研究有一些限制，例如：
- 文獻搜尋的範圍和深度
- 書目計量分析的方法和工具
未來工作包括：
- 擴大文獻搜尋的範圍和深度
- 使用更先進的書目計量分析方法和工具
- 研究IoT和CNN整合的應用和影響
看圖說話：
flowchart TD
A[IoT] --> B[CNN]
B --> C[應用]
C --> D[醫療保健]
C --> E[影像分類別]
C --> F[農業]
這個圖表展示了IoT和CNN整合的應用領域，包括醫療保健、影像分類別和農業等。
convolutional神經網路在物聯網中的應用：一項書目計量研究
隨著物聯網（IoT）的快速發展，convolutional神經網路（CNN）已成為物聯網中的一種重要技術。CNN是一種深度學習演算法，能夠有效地處理影像和訊號等複雜資料。在物聯網中，CNN被廣泛應用於影像識別、物體偵測、語音識別等領域。
近年來，學者們對CNN在物聯網中的應用進行了大量的研究。Li等人（n.d.）提出了一個根據CNN的IoT影像識別系統，使用PCA和LDA對影像特徵進行識別。Shylaja等人（2021）提出了一種新的機器學習啟用的人工智慧IoT媒體，開發了一種人工智慧作物監測裝置（ICMD），可以全天候、七天不間斷地監測作物，從而提高農業生產力和服務品質。
書目計量分析概述
書目計量分析是一種統計學方法，用於分析和評估科學文章、書籍或書籍章節的影響力。它是一種有效的方法，能夠量化出版物在研究世界中的影響力（de Moya-Anegón等，2007）。書目計量分析可以用於評估研究的影響力、研究趨勢和研究領域的發展。
書目計量分析可以用於評估研究的影響力，包括評估研究的參照次數、研究的影響力和研究的趨勢。書目計量分析也可以用於評估研究領域的發展，包括評估研究領域的歷史、特徵和發展模式。
書目計量分析方法
書目計量分析方法包括資料收集、資料處理和資料分析三個步驟。資料收集包括從資料函式庫中收集相關文獻，例如Scopus、Web of Science等。資料處理包括對收集到的資料進行格式化和清理。資料分析包括使用書目計量分析軟體，例如VOSviewer，對資料進行分析和視覺化。
VOSviewer是一種書目計量分析軟體，能夠用於建立和檢視書目計量地圖（Van Eck, N. J., & Waltman, L.，2009）。VOSviewer可以用於生成作者或期刊的共同參照地圖，以及關鍵字的共同出現地圖。
結果
本研究使用Scopus資料函式庫收集了1286篇相關文獻，包括其發表的元資料。資料被匯出為CSV格式，並匯入VOSviewer進行書目計量分析。搜尋引數包括TITLE-ABS-KEY（internet AND of AND things AND convolutional AND neural AND networks）AND（LIMIT-TO DOCTYPE, “cp”）OR LIMIT-TO（DOCTYPE, “ar”）OR LIMIT-TO（DOCTYPE, “ch”）。
結果表明，CNN在物聯網中的應用是一個快速發展的領域，近年來的研究趨勢包括影像識別、物體偵測、語音識別等。研究結果也表明，VOSviewer是一種有效的書目計量分析工具，能夠用於評估研究的影響力和研究領域的發展。
看圖說話：
graph LR
A[書目計量分析] --> B[資料收集]
B --> C[資料處理]
C --> D[資料分析]
D --> E[結果]
E --> F[結論]
書目計量分析是一種系統的方法，能夠用於評估研究的影響力和研究領域的發展。資料收集、資料處理和資料分析是書目計量分析的三個重要步驟。VOSviewer是一種有效的書目計量分析工具，能夠用於生成作者或期刊的共同參照地圖，以及關鍵字的共同出現地圖。
從內在修養到外在表現的全面檢視顯示，CNN與IoT的整合並非僅僅是技術的疊加，更體現了科技發展對人類生活模式的深層次影響。分析這項整合技術的發展脈絡，可以發現學術界的研究重心正從單純的效能提升逐步轉向更廣泛的應用場景探索，例如人工智慧醫療、精準農業以及智慧城市建設。這其中既蘊含著巨大的發展機遇，也伴隨著資料安全、隱私保護等挑戰。展望未來，跨領域知識融合將成為科技發展的主流趨勢，CNN與IoT的整合也將催生更多創新應用。玄貓認為，密切關注這些先行者的體驗，它們很可能重新定義現代科技的應用典範，並深刻影響人類社會。
