目錄
第1章 緒論 1
1.1 智慧物聯(lián)網(wǎng)概念及演進(jìn) 1
1.1.1 智慧物聯(lián)網(wǎng)概念 1
1.1.2 智慧物聯(lián)網(wǎng)演進(jìn) 2
1.2 智慧物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)與應(yīng)用 3
1.2.1 智慧物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) 3
1.2.2 智慧物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 6
1.3 智慧物聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)服務(wù)技術(shù)研究進(jìn)展 7
1.3.1 多模態(tài)數(shù)據(jù)感知服務(wù)技術(shù) 8
1.3.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)推理服務(wù)技術(shù) 9
1.3.3 多模態(tài)數(shù)據(jù)搜尋服務(wù)技術(shù) 11
1.3.4 多模態(tài)情感計(jì)算服務(wù)技術(shù) 12
1.4 智慧物聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)服務(wù)技術(shù)面臨問(wèn)題與挑戰(zhàn) 14
1.4.1 多模態(tài)數(shù)據(jù)感知服務(wù)技術(shù) 14
1.4.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)推理服務(wù)技術(shù) 15
1.4.3 多模態(tài)數(shù)據(jù)搜尋服務(wù)技術(shù) 16
1.4.4 多模態(tài)情感計(jì)算服務(wù)技術(shù) 16
參考文獻(xiàn) 17
第2章 群組協(xié)作的多模態(tài)感知服務(wù)技術(shù) 19
2.1 多模態(tài)感知服務(wù)研究現(xiàn)狀及主要挑戰(zhàn) 19
2.1.1 多模態(tài)感知服務(wù)研究現(xiàn)狀 19
2.1.2 多模態(tài)感知服務(wù)主要挑戰(zhàn) 21
2.2 移動(dòng)多模態(tài)感知服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 22
2.2.1 移動(dòng)多模態(tài)感知系統(tǒng)模型 22
2.2.2 移動(dòng)多模態(tài)感知問(wèn)題建模 23
2.3 偏好感知的社交群組生成方法 25
2.3.1 領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)選取 25
2.3.2 社交群組生成 27
2.4 效用優(yōu)化的任務(wù)群組匹配方法 30
2.4.1 任務(wù)群組生成建模 31
2.4.2 任務(wù)群組生成求解 32
2.5 多模態(tài)感知算法性能驗(yàn)證 33
2.5.1 仿真環(huán)境設(shè)置 33
2.5.2 仿真結(jié)果分析 35
2.6 本章小結(jié) 39
參考文獻(xiàn) 39
第3章 跨層協(xié)同的遮擋目標(biāo)識(shí)別技術(shù) 41
3.1 遮擋目標(biāo)識(shí)別研究現(xiàn)狀及主要挑戰(zhàn) 41
3.1.1 遮擋目標(biāo)識(shí)別研究現(xiàn)狀 41
3.1.2 遮擋目標(biāo)識(shí)別主要挑戰(zhàn) 42
3.2 云-邊-端協(xié)同遮擋目標(biāo)識(shí)別架構(gòu) 44
3.3 特征優(yōu)化的兩階段識(shí)別模型 46
3.3.1 相似度估計(jì)的輕量化檢測(cè) 46
3.3.2 潛在特征增強(qiáng)的柔性邊界識(shí)別 47
3.4 情境感知的模型分區(qū)方法 49
3.4.1 識(shí)別模型時(shí)延優(yōu)化圖抽象 49
3.4.2 情境感知的分區(qū)策略 51
3.5 遮擋目標(biāo)識(shí)別算法性能驗(yàn)證 54
3.5.1 仿真環(huán)境設(shè)置 54
3.5.2 仿真結(jié)果分析 55
3.6 本章小結(jié) 62
參考文獻(xiàn) 62
第4章 資源高效的多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算技術(shù) 64
4.1 多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算研究現(xiàn)狀及主要挑戰(zhàn) 64
4.1.1 多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算研究現(xiàn)狀 64
4.1.2 多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算主要挑戰(zhàn) 66
4.2 云-邊-端協(xié)同多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算架構(gòu) 67
4.2.1 多模態(tài)聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型 67
4.2.2 分層混合聚合模型 69
4.3 資源重均衡的客戶(hù)端選擇 71
4.3.1 客戶(hù)端群組劃分 71
4.3.2 客戶(hù)端動(dòng)態(tài)選擇 72
4.4 自組織多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算 72
4.4.1 協(xié)作集合發(fā)現(xiàn) 73
4.4.2 協(xié)同訓(xùn)練任務(wù)建模 74
4.4.3 聯(lián)邦協(xié)同訓(xùn)練 75
4.5 多模態(tài)聯(lián)邦計(jì)算性能驗(yàn)證 76
4.5.1 仿真環(huán)境設(shè)置 76
4.5.2 仿真結(jié)果分析 78
4.6 本章小結(jié) 84
參考文獻(xiàn) 84
第5章 跨域遷移的多模態(tài)**服務(wù)技術(shù) 86
5.1 多模態(tài)**研究現(xiàn)狀及主要挑戰(zhàn) 86
5.1.1 AIoT多模態(tài)**研究現(xiàn)狀 86
5.1.2 AIoT多模態(tài)**主要挑戰(zhàn) 88
5.2 邊云協(xié)同多模態(tài)**架構(gòu) 89
5.3 用戶(hù)興趣跨域遷移方法 91
5.3.1 輔助域用戶(hù)相似度學(xué)習(xí) 94
5.3.2 遷移權(quán)重 的確定 95
5.4 多模態(tài)**算法性能驗(yàn)證 96
5.4.1 仿真環(huán)境設(shè)置 96
5.4.2 仿真結(jié)果分析 97
5.5 本章小結(jié) 102
參考文獻(xiàn) 103
第6章 個(gè)性增強(qiáng)的實(shí)體加密搜尋服務(wù)技術(shù) 105
6.1 實(shí)體加密搜尋研究現(xiàn)狀及主要挑戰(zhàn) 105
6.1.1 實(shí)體加密搜尋研究現(xiàn)狀 105
6.1.2 實(shí)體加密搜尋主要挑戰(zhàn) 107
6.2 邊云協(xié)同的個(gè)性化加密搜索系統(tǒng)模型 108
6.2.1 個(gè)性化加密搜索系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 108
6.2.2 個(gè)性化加密搜索系統(tǒng)威脅模型 110
6.3 時(shí)間跨度融合的個(gè)性化搜索方法 110
6.3.1 實(shí)體評(píng)論特征提取 111
6.3.2 用戶(hù)個(gè)性化偏好感知 112
6.3.3 時(shí)間衰減的個(gè)性化排序 113
6.4 邊云協(xié)同的個(gè)性化實(shí)體加密搜索方法 114
6.4.1 個(gè)性化實(shí)體搜索匹配方法 115
6.4.2 邊云協(xié)同的個(gè)性化安全搜索 117
6.5 實(shí)體加密搜尋算法性能驗(yàn)證 118
6.5.1 仿真環(huán)境設(shè)置 118
6.5.2 仿真結(jié)果分析 119
6.6 本章小結(jié) 125
參考文獻(xiàn) 125
第7章 性格感知的多模態(tài)情感分析服務(wù)技術(shù) 127
7.1 多模態(tài)情感分析研究現(xiàn)狀及主要挑戰(zhàn) 127
7.1.1 多模態(tài)情感分析研究現(xiàn)狀 127
7.1.2 多模態(tài)情感分析主要挑戰(zhàn) 129
7.2 多模態(tài)情感分析系統(tǒng)模型 129
7.2.1 多模態(tài)情感分析問(wèn)題描述 130
7.2.2 多模態(tài)情感分析系統(tǒng)架構(gòu) 130
7.2.3 性格特征自適應(yīng)挖掘方法 131
7.3 性格特征耦合的端到端情感分析方法 134
7.3.1 交互注意力融合網(wǎng)絡(luò) 135
7.3.2 多任務(wù)學(xué)習(xí)方法 136
7.4 多模態(tài)情感分析算法性能驗(yàn)證 139
7.4.1 仿真環(huán)境設(shè)置 139
7.4.2 仿真結(jié)果分析 141
7.5 本章小結(jié) 148
參考文獻(xiàn) 148