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Beskrivelse
Intelligente St?dte sind aufgrund der verschiedenen Vorteile und Herausforderungen, die mit ihrer Umsetzung verbunden sind, eines der aktivsten Forschungsgebiete der Welt. Eine gro e Herausforderung f?r intelligente St?dte ist die Verarbeitung und ?bermittlung der riesigen Datenmengen, die von der Sensornetzschicht erzeugt werden, die die grundlegende physikalische Schicht bildet. Laufende Forschungsarbeiten sind erforderlich, um die rechnerischen Herausforderungen zu bew?ltigen, die sich in Smart-City-Umgebungen ergeben, insbesondere um einen effizienten Betrieb auf der Sensorebene zu gew?hrleisten. Zur Bew?ltigung dieser Herausforderung wird ein neuartiger Rahmen f?r die physikalische Schicht vorgeschlagen, der das Verhalten des physikalischen Systems auf intelligente Weise erlernt, damit die Agenten die Sensoren effektiv steuern und die vordefinierten Sensor- und Umgebungsziele erreichen k?nnen. Dar?ber hinaus wird ein neuartiger Algorithmus f?r maschinelles Lernen mit halb-?berwachten Bayes'schen Lernverfahren vorgeschlagen, um das Verhalten der Sensoren zu erlernen und vorherzusagen, um den Energieverbrauch in H?usern effizient zu steuern.
