Internet of Things (IoT): Key Digital Trends Shaping the Future

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. An Efficacious Classifier for Recognition of Traffic Symbols

   Deepali Virmani, Ketan Parikh

   Das Kapitel behandelt ein neuartiges System zur Verbesserung der Verkehrssicherheit durch die präzise Erkennung von Verkehrssymbolen mithilfe fortschrittlicher Bildverarbeitungs- und maschinellen Lernalgorithmen. Er beginnt mit dem kritischen Thema der Verkehrsunfälle aufgrund menschlichen Versagens und der Bedeutung der Verkehrszeichenerkennung. Das vorgeschlagene System nutzt eine Kamera, um Verkehrszeichen zu erfassen, die dann mit ausgefeilten Bilderkennungsalgorithmen bearbeitet werden. Das System übersetzt die erkannten Zeichen in Sprachsignale für den Fahrer und nutzt dabei die natürliche Sprachverarbeitung. Die Autoren vertiefen sich in die damit verbundenen Arbeiten, einschließlich der Modelle TensorFlow und Inception, und liefern eine detaillierte Erklärung der vorgeschlagenen Arbeit, der Datenvorverarbeitung und der Erstellung von Klassifikatoren. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung verschiedener Verkehrssymbole wie etwa keine Hupe und keine Parkzeichen. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials des vorgeschlagenen Algorithmus zur Verringerung von Unfällen und zur Verbesserung der Glaubwürdigkeit des Verkehrssystems, mit zukünftigen Möglichkeiten wie verbesserter Genauigkeit und größeren Datensätzen.

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3. Assisted Living Robots: Discussion and Design of a Robot for Elder Care

   Garvita Ahuja, Shivansh Sharma, Maanik Sharma, Srishti Singh

   Das Kapitel "Assisted Living Robots: Discussion and Design of a Robot for Elder Care" geht dem wachsenden Bedarf an Roboterunterstützung in der Altenpflege nach, der durch eine wachsende Zahl von Senioren und einen Rückgang menschlicher Pflegekräfte angetrieben wird. Es untersucht die Entwicklung von Quality-of-Life-Technologien (QOL) und die verschiedenen Funktionen, die Roboter ausführen können, wie die Überwachung der Gesundheit, die Bereitstellung von Kameradschaft und die Unterstützung bei täglichen Aufgaben. Der Text diskutiert sowohl die Vorteile, wie die Verfügbarkeit rund um die Uhr und geringere Gesundheitskosten, als auch die Einschränkungen, wie mögliche Entmenschlichung und negative Auswirkungen auf die Gesundheit. Es präsentiert auch das Design eines vorgeschlagenen Roboters namens "Keva", der auf indische Pflegeheime zugeschnitten ist und seine Merkmale wie Telepräsenz, Sturzerkennung und emotionale Erkennung hervorhebt. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Wichtigkeit, menschliche und robotergestützte Pflege in Einklang zu bringen, um das Wohlergehen älterer Menschen zu gewährleisten.

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4. Localization Technologies

   Anshika Jain, Bhumika Jain, Arohi Singhal, Srishti Singh

   Das Kapitel "Lokalisierungstechnologien" widmet sich dem aufkeimenden Bereich der Lokalisierungsdienstleistungen und betont ihre wachsende Bedeutung in verschiedenen Sektoren. Zunächst werden die grundlegenden Prinzipien der Lokalisierung diskutiert, zu denen die Anpassung von Bildern, Botschaften und Produkten an bestimmte Zielgruppen auf der Grundlage kultureller, sprachlicher und geografischer Präferenzen gehört. Das Kapitel untersucht dann die technologischen Fortschritte, die die Lokalisierung effizienter und effektiver gemacht haben, einschließlich des Einsatzes von Trägheitssensoren und tragbaren Geräten für Sackgassen-Messungen. Einer der wichtigsten Schwerpunkte ist das Gesundheitswesen, wo Lokalisierungstechnologien die Notfallversorgung und Telemedizin revolutionieren. Das Kapitel behandelt den Einsatz von Body Area Networks (BANs) und drahtlosen Kommunikationssystemen zur Überwachung von Vitalsignalen und zur Rückmeldung der Gesundheit in Echtzeit. Darüber hinaus hebt das Kapitel die Rolle der Lokalisierung bei der Strahlentherapie hervor, wo eine genaue Positionierung des Patienten von entscheidender Bedeutung ist. Es werden das 4D-Lokalisierungssystem Calypso und andere fortschrittliche Technologien diskutiert, die die Präzision der Strahlentherapie verbessern. Das Kapitel behandelt auch Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), eine Technologie, die von autonomen Fahrzeugen und Robotern verwendet wird, um ihre Umgebung zu navigieren. SLAM kombiniert verschiedene Sensoren und künstliche Intelligenz, um detaillierte Karten zu erstellen und optimale Routen zu ermitteln. Darüber hinaus untersucht das Kapitel die Herausforderungen und Grenzen aktueller Lokalisierungsmethoden und blickt auf zukünftige Fortschritte, wie die Integration von IoT und drahtlosen Lokalisierungstechnologien. Diese Innovationen versprechen, verschiedene Branchen zu verbessern, vom Gesundheitswesen bis hin zu Logistik und Unterhaltung. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials von Lokalisierungstechnologien, den Alltag und den Geschäftsbetrieb zu verändern, was es zu einem Pflichtlektüre für Fachleute macht, die sich für die Zukunft ortsbasierter Dienstleistungen interessieren.

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5. A Comparative Study Between Various Machine-Learning Algorithms Implemented for the Proper Detection of Fraudulent and Non-fraudulent Transactions Through Credit Card

   Surya Kant Pal, Nazneen Alam, Rita Roy, Preeti Jawla, Subhodeep Mukherjee

   Das Kapitel vertieft sich in das kritische Thema der Erkennung von Kreditkartenbetrug, eine wachsende Sorge im digitalen Zeitalter. Er beginnt mit der Einführung des Problems und der Notwendigkeit fortgeschrittener Nachweismethoden. Die Autoren vergleichen sechs maschinelle Lernalgorithmen - LightGBM, DNN, XG Boost, Random Forest, ANN und LSTM - anhand eines durch PCA verarbeiteten Datensatzes. Die Studie beleuchtet die Herausforderungen unausgewogener Datensätze und den Einsatz von Oversampling-Techniken, um dieses Problem zu lösen. Detaillierte Methoden, einschließlich der Implementierung neuronaler Netzwerke und der Steigerung des Gefälles, werden diskutiert. Die Ergebnisse zeigen die überlegene Leistung von LSTM bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen mit einem bemerkenswerten Genauigkeitswert von 0,999. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung solcher Systeme für die Verbesserung der finanziellen Sicherheit und des Potenzials des maschinellen Lernens zur Eindämmung betrügerischer Aktivitäten.

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6. Smart Grid and Energy Management System

   Ishan Sharma, Priyal, Ananya Tyagi, Radhika Chawla, Aditya Khazanchi, Aaryan Bhatia, Srishti Singh

   Dieses Kapitel befasst sich mit den innovativen Lösungen, die intelligente Netze und Energiemanagementsysteme bieten, um der wachsenden Nachfrage nach Strom gerecht zu werden. Er diskutiert die Integration digitaler Technologien und langer Übertragungsnetze, um Energieverbrauch, -produktion und -verteilung zu verbessern. Das Kapitel untersucht auch die Vorteile intelligenter Netze, wie verbesserte Zuverlässigkeit, Effizienz und Sicherheit, sowie ihre Rolle bei der Verringerung von CO2-Emissionen und Energieverlusten. Darüber hinaus unterstreicht es das Potenzial intelligenter Netze bei der Unterstützung dezentraler Erzeugung und der Ermöglichung von Energieüberwachung und -steuerung in Echtzeit. Das Kapitel schließt mit der Betonung des zukünftigen Umfangs und der wirtschaftlichen Vorteile intelligenter Stromnetze, was es zu einem Pflichtlektüre für Fachleute macht, die sich für die neuesten Fortschritte im Energiemanagement interessieren.

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7. To Foresight and Formulate Development (FFD) of Robot of Things (RoT) and Drone of Things (DoT) for Revolutionizing Agriculture Ecosystem

   Chandrani Singh, Sunil Khilari, Anchal Koshta

   Das Kapitel geht der Rolle der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) in der Landwirtschaft nach und betont die Notwendigkeit nachhaltiger Verfahren und der Anpassung an den Klimawandel. Darin werden der aktuelle Status von IKT-Anwendungen in der Landwirtschaft, die Herausforderungen für Landwirte und die Chancen diskutiert, die neue Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), Robot of Things (RoT) und Drone of Things (DoT) bieten. Der Text beleuchtet auch spezifische Anwendungsfälle und Fallstudien, darunter eine detaillierte Analyse der Echtzeit-Pflanzenüberwachung mittels R-Language, die das Potenzial dieser Technologien zur Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität und Nachhaltigkeit aufzeigt. Das Kapitel schließt mit der Identifizierung der wichtigsten Herausforderungen und Chancen für die nachhaltige Entwicklung des landwirtschaftlichen Ökosystems, wobei überzeugende Argumente für die Einführung fortschrittlicher IKT-Lösungen in diesem Sektor vorgebracht werden.

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8. About a Practical Approach for Smart Building by Using Internet of Things

   Kumudini Manwar, Dushyant Bodkhey, Chandrani Singh, Girish Mogalgiddikar, Pratiksha Mahamine

   Dieses Kapitel befasst sich mit der praktischen Anwendung des Internets der Dinge (IoT) in intelligenten Gebäuden und betont die grundlegenden Konzepte und Merkmale des IoT. Darin werden die Konnektivität, Intelligenz, Skalierbarkeit und Sicherheitsaspekte der IoT-Infrastruktur diskutiert. Das Kapitel untersucht auch das physikalische Design von IoT-Netzwerken, einschließlich der Kapselungs- und Routing-Schichten sowie der verschiedenen IoT-Protokolle, die für die Datenerfassung verwendet werden. Es stellt IoT-Level und Deployment-Templates vor und veranschaulicht anhand eines Klimagerät-Beispiels verschiedene IoT-Level und ihre Anwendungen. Das Kapitel beleuchtet den Versuchsaufbau für intelligente Gebäudesysteme, einschließlich Datenerfassung, Echtzeit-Dashboards und Energieeffizienzanalysen. Es zeigt auch die Vorteile von IoT in intelligenten Gebäuden auf, wie verbesserte Energieeffizienz, Sicherheit und Automatisierung. Das Kapitel schließt mit der Diskussion der Zukunft intelligenter Gebäudekonzepte auf der Grundlage von IoT und der potenziellen Herausforderungen und Chancen in diesem Bereich.

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9. IoT-Based Storage Management System

   Milind Godase, Chandrani Singh, Akshay Tanpure

   Das Kapitel stellt ein IoT-basiertes Speichermanagementsystem vor, das speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) nutzt, um industrielle Prozesse zu automatisieren und zu sichern. Sie vertieft die Funktionalitäten der MIMIC-, RFID- und GSM-Technologien, um die Benutzerauthentifizierung zu verbessern und Betrug zu verhindern. Die Studie betont die Bedeutung der Protokollierung historischer Daten und die Herausforderungen der Produktverfolgung in Großindustrien und befürwortet den Einsatz der RFID-Technologie gegenüber herkömmlichen Strichcodes. Die Integration von IoT mit SPS wird untersucht, wobei der Schwerpunkt auf dem Übergang von klassischen ICSs zu Industrie 4.0 liegt. Das Kapitel behandelt auch das Problem des unbefugten Zugriffs und der Manipulation von Daten und präsentiert einen Rahmen, um solche Probleme zu verhindern. Die Methodik umfasst die Verwendung von Java REST APIs und PostgreSQL für das Datenmanagement, wobei detaillierte Flussdiagramme und Leiterdiagramme den Betrieb des Systems veranschaulichen. Experimentelle Konfigurationen mit Allen Bradly PLCs und Python-Programmierung werden ebenso beschrieben wie das Armaturenbrett des Systems und seine Fähigkeiten, Inventar zu verwalten und kritische Berichte zu erstellen. Die Ergebnisse und zukünftige Implementierungen, einschließlich des potenziellen Einsatzes der Blockchain-Technologie, werden diskutiert und kommen zu dem Schluss, dass die weiche Implementierung eine präzise Datenerfassung und -verwaltung in Fertigungseinheiten erreicht.

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10. Venture Analyzer

    Aditi Bhole, Anshuta Kakuste, Sudiksha Mullick, Rakhi Kalantri, Shagufta Rajguru

    Das Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von Start-ups beim Wirtschaftswachstum und die Herausforderungen, vor denen Wagniskapitalgeber bei der Vorhersage ihres Erfolgs stehen. Es führt ein System namens Venture Analyzer ein, das maschinelles Lernen nutzt, um den Start-Erfolg anhand verschiedener Faktoren wie Finanzierungsrunden, Zeit zwischen den Runden und Land vorherzusagen. Das Projekt umfasst Datenerfassung, Featureextraktion und Modellanalyse mit Algorithmen wie Logistic Regression, XGBoost und Decision Trees. Im Kapitel werden diese Algorithmen verglichen, um das genaueste Vorhersagemodell zu ermitteln, wobei die Bedeutung von Faktoren wie der durchschnittlichen Höhe der eingeworbenen Mittel und der Anzahl der Finanzierungsrunden hervorgehoben wird. Die Ergebnisse werden über eine benutzerfreundliche Weboberfläche präsentiert, die es Risikokapitalgebern ermöglicht, datengestützte Investitionsentscheidungen zu treffen.

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11. Stress Reliving Application for Personal Wellbeing

    Aaryan Rastogi, Nidhi Shrivastav, Atharva Suryavanshi, Palak Wadhwa, Rakhi Kalantri, R. Shagufta

    Das Kapitel stellt Metanoia vor, eine innovative Anwendung, die dazu entwickelt wurde, Stress abzubauen und das persönliche Wohlbefinden zu fördern. Sie befasst sich mit der zunehmenden Verbreitung von Stress, die insbesondere durch die COVID-19-Pandemie verschärft wurde, und unterstreicht die Notwendigkeit effektiver digitaler Interventionen. Metanoia gliedert sich in drei Hauptbereiche: Schlaf, Meditation und Selbstversorgung, von denen jeder eine Vielzahl stresslindernder Aktivitäten anbietet. Die Anwendung enthält einen KI-Chatbot, MILO, der die Benutzer anhand ihrer Präferenzen und Bedürfnisse durch diese Abschnitte führt. Einzigartige Features wie ein Mood Tracker, ein Belohnungssystem und spirituelle Inhalte aus der Bhagavad Gita heben Metanoia von anderen Stressabbau-Anwendungen ab. Das Kapitel schließt mit der Betonung der potenziellen Auswirkungen der Anwendung auf die psychische Gesundheit und skizziert zukünftige Pläne, verifizierte Inhalte von Fachleuten einzubeziehen.

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12. M-Lens an IOT-Based Deep Learning Device

    Dheeraj Kallakuri, Nikhil Londhe, Sharon Laurance, Vinayak Kurup, Rakhi Kalantri

    M-Lens, ein IoT-basiertes Deep-Learning-Gerät, zielt darauf ab, die Fehlererkennung in Produktion und Wartung zu revolutionieren. Durch den Einsatz visueller Sensoren und fortschrittlicher maschineller Lernalgorithmen bietet M-Lens Echtzeitanalysen und -kategorisierungen von Fehlern, wodurch Präzision und Geschwindigkeit im Vergleich zu manuellen Inspektionen deutlich gesteigert werden. Das Gerät nutzt Cloud-basiertes Training für schnellere Modellaktualisierungen und unterstützt das Transferlernen, um sich schnell an neue Defekte anzupassen. M-Lens ist tragbar und benutzerfreundlich konzipiert und bietet eine skalierbare und kostengünstige Lösung für verschiedene Branchen, darunter Fertigung, Luft- und Raumfahrt und Schiffbau. Seine potenziellen Anwendungen reichen von der automatisierten Anlagenbewertung bis hin zur Echtzeit-Flugzeug- und Schiffsinspektion und zeigen die Vielseitigkeit und den zukünftigen Umfang dieser innovativen Technologie.

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13. Analysis of Electromagnetic Pollution in Buildings and Its Impact Specially on Human Health

    Pallav Dutta, Rumpa Saha

    Das Kapitel behandelt das wachsende Problem der elektromagnetischen Verschmutzung von Gebäuden, die durch die Verbreitung nichtlinearer Lasten und leistungselektronischer Antriebe verursacht wird. Sie definiert und misst schädliche elektrische Verschmutzung und vergleicht sie mit kontaminiertem Trinkwasser. Der Text erklärt die mathematischen Ausdrücke reiner und verschmutzter Signale und beschreibt den Hardware-Aufbau zur Erfassung elektrischer Signale. Er geht den Gründen für die Erzeugung von Umweltverschmutzung, insbesondere durch elektrische Haushaltsgeräte, nach und skizziert die Messverfahren für Verschmutzungsparameter. Das Kapitel beleuchtet die Auswirkungen dieser Verschmutzung auf elektrische Geräte und die menschliche Gesundheit, einschließlich neurologischer, kardialer und dermatologischer Symptome. Sie schlägt auch Abhilfemaßnahmen vor, wie den Einsatz harmonischer Filter und Abschirmungen zur Verringerung der Umweltverschmutzung. Die Schlussfolgerung betont die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich, um die Gefahren der elektromagnetischen Verschmutzung zu verringern.

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14. IoT-Based Smart Notice Board & Class Schedule Notification System with Real-Time Classroom Environment Monitoring Facility for Educational Institutions

    Ashim Mondal, Pallav Dutta, Rumpa Saha

    Dieses Kapitel befasst sich mit der Entwicklung eines intelligenten Hinweistafel und eines Benachrichtigungssystems für Klassenpläne für Bildungseinrichtungen auf IoT-Basis. Das System verwendet einen Arduino Uno-Mikrocontroller und IoT-Module, um Klassenpläne, Benachrichtigungen und Umgebungsdaten in Echtzeit anzuzeigen, einschließlich Temperatur und Luftfeuchtigkeit. Außerdem sendet es Alarmmeldungen per SMS und Telegramm und speichert Umweltdaten auf einer Cloud-Plattform, auf die man sich in Zukunft beziehen kann. In diesem Kapitel werden Hardware- und Softwarekomponenten, Schaltungsverbindungen und Programmieraspekte detailliert beschrieben und Schritt für Schritt eine Anleitung zur Implementierung dieser innovativen Lösung im Bildungsbereich gegeben.

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15. Affordable Smart Kit for Coconut Farm Management Using IoT

    S. Sri Sankar, S. Viswesh, T. Ramya, G. Balasubramanian

    Dieses Kapitel untersucht die Bedeutung des Kokosanbaus in Indien und beleuchtet seine wirtschaftlichen und landwirtschaftlichen Auswirkungen. Es stellt ein erschwingliches intelligentes Kit für die Verwaltung von Kokosnussanbaugebieten mittels IoT vor, das entwickelt wurde, um den Wasserverbrauch zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Das System umfasst verschiedene Sensoren zur Überwachung von Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Bodenfruchtbarkeit, wobei die Daten zur Echtzeitüberwachung an einen Cloud-Server übertragen werden. Der Einsatz von IoT-Technologie ermöglicht es Landwirten, die Bewässerung aus der Ferne zu steuern und Eindringlinge zu erkennen, wodurch ein effizientes und sicheres Betriebsmanagement gewährleistet wird. Das Kapitel diskutiert auch das Potenzial für weitere Entwicklungen, wie die Integration von Marktanbindungsplattformen und die Ausweitung des Konzepts der intelligenten Landwirtschaft auf andere Nutzpflanzen.

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16. Machine Learning Based Model to Find Out Firewall Decisions Towards Improving Cyber Defence

    Madhab Paul Choudhury, J. Paul Choudhury

    In diesem Kapitel wird ein Modell des maschinellen Lernens vorgestellt, das Firewall-Entscheidungen verbessern und die Cyber-Verteidigung verbessern soll. Es beginnt mit einem Überblick über Malware und ihre Auswirkungen auf Netzwerke, gefolgt von einer Literaturübersicht über bestehende Techniken des maschinellen Lernens zur Erkennung von Malware. Anschließend stellen die Autoren ihr Modell vor, das maschinelle Lernalgorithmen wie Random Forest und Decision Trees verwendet, um Netzwerkparameter zu identifizieren, die für Malware-Angriffe verantwortlich sind. Die Wirksamkeit des Modells wird anhand eines Malware-Datensatzes bewertet, und die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Verbesserung der Cybersicherheitsmaßnahmen. Das Kapitel schließt mit der Diskussion der Implikationen des Modells und der Präventivmaßnahmen, die ergriffen werden können, um Netzwerke vor Malware-Angriffen zu schützen.

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17. Two Fold Extended Residual Network Based Super Resolution for Potato Plant Leaf Disease Detection

    P. V. Yeswanth, Rachit Khandelwal, S. Deivalakshmi

    Das Kapitel stellt ein Two Fold Extended Residual Network (TFERN) zur Erkennung von Kartoffelblattkrankheiten mittels Super Resolution-Techniken vor. Die TFERN-Methode verbessert niedrig aufgelöste Bilder zu hochauflösenden Bildern, was eine genauere Krankheitsdiagnose ermöglicht. Das TFERN-Design besteht aus zwei Phasen: dem Abrufen flacher und tiefer Merkmale, die dann kombiniert und abgetastet werden, um ein hochauflösendes Bild zu erzeugen. Dieser Ansatz adressiert Herausforderungen wie klassenübergreifende Ähnlichkeiten und komplexe visuelle Hintergründe, was ihn zu einer vielversprechenden Lösung für die automatisierte Erkennung von Kartoffelkrankheiten macht. Die Methode wird auf Grundlage des PlantVillage-Datensatzes für Kartoffelblätter ausgewertet, wodurch hohe Genauigkeit und Leistungskennzahlen erreicht werden. Das Kapitel vergleicht auch das vorgeschlagene TFERN-Modell mit bereits trainierten Modellen und demonstriert seine überlegene Leistung. Künftige Arbeiten schlagen vor, das Netzwerk für verbesserte Bilder in Höchstauflösung auszuweiten.

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18. Analyzing the Tweets of the Patients During the COVID-19 Pandemic Using Machine Learning Techniques

    Routhu Shanmukh, Rita Roy, Kavitha Chekuri, Rowthu Lakshmana Rao, Subhodeep Mukherjee

    Dieses Kapitel vertieft sich in die Analyse der Tweets von COVID-19-Patienten mittels maschinellem Lernen, wobei der Schwerpunkt auf der Textklassifizierung liegt. Er beginnt mit der Diskussion der Bedeutung und Herausforderungen der Textklassifizierung und betont die Notwendigkeit, unstrukturierte Daten in strukturierte Formate umzuwandeln. Das Kapitel untersucht Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität und verschiedene Klassifizierungsalgorithmen, darunter die lineare Unterstützungsvektormaschine und XGBoost. Außerdem wird der Einsatz von Clusteralgorithmen wie k-means und hierarchischer Clusterbildung hervorgehoben, um Daten in verschiedene Bereiche zu klassifizieren. Der Forschungsdatensatz, der aus Kaggle extrahiert wurde, enthält dreizehn Attribute und eine beträchtliche Anzahl von Tweets, die eine eingehende Analyse ermöglichen. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über polynomische Regression und ihre Anwendung auf das Verständnis von Krankheitsmustern innerhalb von Gemeinschaften. Die detaillierte Analyse und Anwendung fortgeschrittener maschineller Lerntechniken machen dieses Kapitel zu einer wertvollen Ressource für Fachleute auf diesem Gebiet.

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19. Load Profile Oriented Balanced Cluster Assignment in 5G IoT Based Sensor Network

    B. Dey, Sivaji Bandyopadhyay, Sukumar Nandi

    Das Kapitel geht den Herausforderungen der Energieeffizienz und Lastverteilung in 5G-IoT-basierten Sensornetzwerken nach und unterstreicht die entscheidende Rolle der Clusterbildung bei der Verlängerung der Lebensdauer des Netzwerks. Es führt einen neuartigen lastprofilorientierten, ausgewogenen Clusterzuweisungsalgorithmus ein, der lokalisierte Informationen nutzt, um die Verantwortlichkeiten für die Datenkommunikation gleichmäßig auf die Knoten zu verteilen. Dieser Ansatz minimiert Energieverbrauch und Standardabweichungen bei Clusterkopflasten und übertrifft bestehende Protokolle in verschiedenen Netzwerkszenarien. Die Einfachheit des Algorithmus und sein minimaler Kommunikationsaufwand machen ihn sowohl auf homogene als auch auf heterogene Sensornetzwerke anwendbar. Leistungsbewertungen zeigen die Effektivität des Algorithmus bei der Reduzierung des Energieverbrauchs und der Aufrechterhaltung ausgewogener Lasten und stellen eine vielversprechende Lösung für die Skalierbarkeit und Effizienz großer Sensornetzwerke dar.

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20. KnowSOntoWSR: Web Service Recommendation System Using Semantically Driven QoS Ontology-Based Knowledge-Centred Paradigm

    R. Dhanvardini, Gerard Deepak, J. Sheeba Priyadarshini, A. Santhanavijayan

    Das Kapitel stellt KnowSOntoWSR vor, ein neuartiges Empfehlungssystem für Webdienste, das ein semantisch gesteuertes, auf QoS-Ontologie basierendes Framework verwendet, um personalisierte und zuverlässige Servicevorschläge bereitzustellen. Das System erfasst Klicks und Präferenzen der Nutzer, um ein wissensbasiertes Empfehlungsparadigma zu schaffen, das die Privatsphäre der Nutzer gewährleistet und gleichzeitig qualitativ hochwertige Serviceempfehlungen bietet. Kern des Systems ist die QoS-Ontologie, die relevante Merkmale für unterschiedliche Anwendungen gruppiert und priorisiert. Das Kapitel beschreibt die Architektur, Implementierung und Leistungsbewertung von KnowSOntoWSR und zeigt seine Überlegenheit gegenüber Basismodellen mit beeindruckenden Messgrößen wie 95,93% F-Maß und 95,94% Genauigkeit. Die Integration von semantischer Ähnlichkeit und Klassifikatoren für maschinelles Lernen wie XGBoost hebt diesen Ansatz von anderen ab und macht ihn zu einer überzeugenden Lektüre für Fachleute, die an fortschrittlichen Empfehlungssystemen für Webdienste interessiert sind.

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21. Secure Encryption Using Bit Shuffling

    Uday Kumar Banerjee, Anup Kumar Das, Rajdeep Ray, Chandan Koner

    Dieses Kapitel geht der entscheidenden Notwendigkeit einer sicheren Bildverschlüsselung in der heutigen digitalen Landschaft nach, in der Bilder zunehmend in sensiblen Bereichen wie der medizinischen Berichterstattung, militärischen Strategien und Finanzplanung eingesetzt werden. Herkömmliche Verschlüsselungsmethoden sind zwar effektiv, aber aufgrund ihrer großen Datengröße und starken Pixelkorrelation sind sie oft nicht ausreichend geschützt. Die vorgeschlagene Methode, Bit-Shuffling, bietet eine robuste Lösung, indem Bildpixel verschlüsselt und ein magischer Schlüssel für Ver- und Entschlüsselung verwendet wird. Das Kapitel bietet einen schrittweisen Algorithmus, einschließlich Ver- und Entschlüsselungsverfahren, der von der MATLAB-Software unterstützt wird. Umfangreiche Sicherheitsanalysen wie Histogrammanalyse, Korrelationsanalyse, differenzierte Angriffsresistenz und Informationsentropie bestätigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode. Die Ergebnisse, die anhand von Testbildern wie Lena und Baboon gezeigt wurden, zeigen die Fähigkeit der Methode, Bilder sicher zu ver- und entschlüsseln, wodurch sie sich für Echtzeit-Kryptosysteme eignet.

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22. Predictability of Spells of Maximum Precipitation in the UP East Region with Antarctic Sea Ice Concentration Forcing

    Rashi Aggarwal, Manpreet Kaur, K. C. Tripathi

    Das Kapitel untersucht die Vorhersagbarkeit extremer Niederschlagsereignisse in der UP-Ost-Region, indem es Maxima und Minima in einer Sequenz mit statistischen Methoden modelliert. Sie konzentriert sich auf die Auswirkungen der Eiskonzentration in der Antarktis (AnSIC) auf die indischen Niederschläge, insbesondere den Indian Summer Monsoon Rainfall (ISMR). Die Studie verwendet lineare und nicht-lineare Regressionsmodelle zur Vorhersage von UPE-Niederschlägen und bewertet deren Leistung bei der Erfassung von Phasen maximaler Niederschläge. Die Analyse zeigt, dass Regressionsmodelle höherer Ordnung, insbesondere Ordnung 3, eine überlegene Genauigkeit bei der Vorhersage extremer Wetterereignisse aufweisen. Das Kapitel unterstreicht auch die Bedeutung des Verständnisses der Beziehung zwischen globalen Prozessen wie der Variabilität des Meereises und regionalen Klimamustern und betont die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich.

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23. IoT-Based Real-Time Water Quality Monitoring System Using a RC Boat

    Utkarsh Asari, Raj Desai, Rutu Parekh, Udit Meena

    Das Kapitel stellt ein innovatives IoT-basiertes Wasserqualitätsüberwachungssystem vor, das auf einem RC-Boot montiert ist. Dieses System überwindet die Beschränkungen der bisherigen Forschung, indem es die Echtzeit-Datenübertragung über Wi-Fi und Bluetooth nutzt und eine kontinuierliche Überwachung auch an abgelegenen Orten gewährleistet. Das System analysiert die Wasserqualität anhand von Parametern wie pH-Wert, Trübung, Leitfähigkeit, TDS und Temperatur und liefert mit der Android-App "Waterlytical" sofortige Ergebnisse. Die kompakte Größe des RC-Bootes ermöglicht es, unzugängliche Gebiete zu erreichen, und seine Geofencing-Funktion gewährleistet einen sicheren Betrieb innerhalb eines bestimmten Bereichs. Das Kapitel behandelt auch die Architektur, Komponenten und Algorithmen des Systems zur Analyse der Wasserqualität, was es zu einer wertvollen Ressource für Umweltwissenschaftler und Forscher macht, die darauf abzielen, die Wassersicherheit und das Qualitätsmanagement zu verbessern.

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24. Tamil Language Automatic Speech Recognition Based on Integrated Feature Extraction and Hybrid Deep Learning Model

    Akanksha Akanksha

    Dieses Kapitel befasst sich mit der Schaffung eines Systems zur automatischen Spracherkennung (ASR), das auf die tamilische Sprache zugeschnitten ist, einer Sprache mit geringen Ressourcen und begrenzten Datensätzen. Das vorgeschlagene System integriert Gammatone Cepstral Coefficient (GTCC) und Constant Q Cepstral Coefficient (CQCC) zur Funktionsextraktion, was die Fähigkeit des Systems verbessert, einzigartige Spracheigenschaften zu erfassen. Das Backend-Modell verwendet einen hybriden Ansatz, der zweidimensionale konvolutionale neuronale Netzwerke (Conv2D) und bidirektionale Gated Recurrent Units (BiGRU) kombiniert, die durch den Verlust der Connectionist Temporal Classification (CTC) optimiert wurden. Das System wurde auf Grundlage des hochqualitativen tamilischen Multi-Speaker Speech Datensatzes von Crowdsourcing ausgewertet, der erhebliche Verbesserungen bei der Word Error Rate (WER) im Vergleich zu bestehenden Methoden aufweist. Diese Forschung befasst sich nicht nur mit den Herausforderungen der ASR für Sprachen mit geringen Ressourcen, sondern ebnet auch den Weg für zukünftige Fortschritte in diesem Bereich.

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25. A Comprehensive Review of Conversational AI-Based Chatbots: Types, Applications, and Future Trends

    M. Vishal, H. Vishalakshi Prabhu

    Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über auf Konversation basierende KI-basierte Chatbots, deren Entwicklung von frühen Meilensteinen wie ELIZA und PARRY bis hin zu modernen Anwendungen wie Siri und Google Assistant verfolgt wird. Es klassifiziert Chatbots in verschiedene Typen, basierend auf Wissensdomänen, angebotenen Diensten und Antwortgenerierungsmethoden. Das Kapitel geht auch auf die fünf Ebenen der Chatbot-Forschung ein und beleuchtet den aktuellen Stand der kontextbezogenen Chatbots und die vielversprechende Zukunft personalisierter und autonomer Assistenten. Darüber hinaus bietet es eine kritische Analyse prominenter KI-basierter Chatbot-Frameworks wie RASA, Dialogflow und IBM Watson, in der deren Vor- und Nachteile diskutiert werden. Das Kapitel schließt mit der Betonung des transformativen Potenzials konversationaler KI in allen Branchen, von Bildung und Gesundheitswesen bis hin zum Kundendienst, und sagt zukünftige Störungen voraus, die durch zunehmend menschgemachte und automatisierte Erfahrungen angetrieben werden.

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26. Blockchain Based Tourism Recommender

    M. Aneerudh, S. Shane Rex, M. Vijayalakshmi

    Das Kapitel "Blockchain Based Tourism Recommender" stellt das Konzept der Blockchain-Technologie und ihre Anwendung in der Tourismusbranche vor. Zunächst werden die grundlegenden Prinzipien der Blockchain erläutert, darunter Blöcke, Bergleute, Knoten und der Prozess des Bergbaus. Das Kapitel geht dann auf das Potenzial der Blockchain ein, Drittvermittler zu eliminieren, die Sicherheit zu erhöhen und die Transparenz im Tourismus zu erhöhen. Darin wird die vorgeschlagene Methodik eines Blockchain-basierten Tourismusempfehlungssystems diskutiert, das Touristenattraktionen auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen und Bewertungen empfiehlt. Das System nutzt den Konsensalgorithmus Proof of Stake (PoS) für eine effiziente Transaktionsverarbeitung. Das Kapitel enthält auch einen detaillierten Algorithmus zur Ergänzung der Blockchain um Standortdaten und bewertet die Leistung des Systems mithilfe einer privaten Ethereum-Blockchain. Die experimentellen Ergebnisse zeigen die Effizienz des PoS-Mechanismus bei der Verringerung der Transaktionslatenz im Vergleich zum traditionellen Proof-of-Work-Mechanismus (PoW). Insgesamt beleuchtet das Kapitel das transformative Potenzial der Blockchain-Technologie in der Tourismusbranche und bietet einen umfassenden Leitfaden zur Implementierung eines blockchain-basierten Tourismusempfehlungssystems.

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27. Quantum-defended Digital Signature on Lattice for IoT-enabled Systems

    Daya Sagar Gupta, Lacchita Soni, Harish Chandra

    Dieses Kapitel geht der kritischen Frage nach, wie IoT-fähige Systeme angesichts von Bedrohungen durch Quantencomputer gesichert werden können. Es führt ein neuartiges digitales Signaturschema ein, das auf Gitterkryptographie beruht und Quantenangriffen standhalten soll. Das vorgeschlagene Schema nutzt die harten Probleme der gitterbasierten Kryptographie, wie die Small Integer Solution (SIS) und Inhomogeneous Small Integer Solution (ISIS) Probleme, um die Integrität, Authentizität und Widerspruchsfreiheit der IoT-Kommunikation sicherzustellen. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über gitterbasierte Kryptographie, ihre zugrunde liegenden harten Probleme und die detaillierten Schritte des vorgeschlagenen Signaturschemas. Es enthält auch eine gründliche Sicherheitsanalyse, die die Widerstandsfähigkeit des Systems gegen verschiedene Angriffe und seine Einhaltung wesentlicher kryptographischer Eigenschaften aufzeigt. Durch die Einführung dieses gitterbasierten Ansatzes bietet das Kapitel eine vielversprechende Lösung für die Sicherheitsherausforderungen durch Quantencomputing in IoT-Systemen und ebnet den Weg für zukünftige sicherere und zuverlässigere IoT-Anwendungen.

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28. Securing Digital Ownership Using Non-Fungible Tokens(NFTs), an Application of BlockChain Technology

    Suhas Harbola, Jyotsna Yadav, Rahul Johari, Ekta Verma, Deo Prakash Vidyarthi

    Das Kapitel befasst sich mit der innovativen Anwendung von Non-Fungible Tokens (NFTs) zur Sicherung des digitalen Eigentums, einer bedeutenden Herausforderung im digitalen Zeitalter. Zunächst wird das Konzept der NFTs und ihre Rolle beim Nachweis des Eigentums an einzigartigen digitalen Vermögenswerten wie Kunst, Musik und Videos erläutert. Der Text untersucht dann die Ethereum-Blockchain, die üblicherweise für die Erstellung von NFTs verwendet wird, und diskutiert verschiedene Marktplätze, auf denen NFTs gekauft und verkauft werden können. Darüber hinaus werden die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten von NFTs außerhalb der Kunstwelt aufgezeigt, unter anderem in den Bereichen Immobilien, Ticketsysteme und Supply Chain Management. Das Kapitel behandelt auch die Herausforderungen und Probleme im Zusammenhang mit NFTs, wie etwa Urheberrechtseinbehalt, Eigentumsprüfung und potenzieller Missbrauch. Darüber hinaus wird die Integration von KI mit NFTs diskutiert, wodurch intelligente und interaktive digitale Assets entstehen. Das Kapitel schließt mit der Betonung der wachsenden Bedeutung der NFTs in der digitalen Wirtschaft und der Notwendigkeit weiterer Entwicklung und Regulierung in diesem aufstrebenden Bereich.

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29. Battery Optimization of Electric Vehicles Using Battery Management System

    Simran Khanna, Vansh Bhandari, Tanmay Mishra, Yash Shrivastav Yashas Bajaj, Srishti Singh

    Das Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von Battery Management Systemen (BMS) in Elektrofahrzeugen und konzentriert sich dabei auf deren Optimierung zur Verbesserung der Batterieleistung und -sicherheit. Es deckt wesentliche Funktionalitäten des BMS wie Batteriemodellierung, Zustandseinschätzung, Laden und Entladen ab. Der Text untersucht auch die Herausforderungen, die sich aus der Unvorhersehbarkeit der Batterieleistung und der Notwendigkeit fortschrittlicher Wärmemanagementsysteme ergeben. Ein bedeutender Höhepunkt ist die detaillierte Diskussion über die Optimierung von Lithium-Ionen-Ladestrategien, um die Batterielebensdauer zu verlängern und den Energieverlust zu verringern. Darüber hinaus schlägt das Kapitel zukünftige Innovationen wie hybride Energiespeicher vor, um die Leistung und Nachhaltigkeit von Elektrofahrzeugen weiter zu verbessern.

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30. Electronic Voting Machine as a Service on the Cloud—Azure for EVM (A4EVM)

    Mohammad Equebal Hussain, Mukesh Kumar Gupta, Rashid Hussain

    Das Kapitel untersucht die Entwicklung elektronischer Wahlmaschinen (EVMs) und ihren Übergang zu einem Cloud-basierten Dienst, wobei der Schwerpunkt auf Microsoft Azure liegt. Er beginnt mit der Beschreibung der Beschränkungen aktueller EVMs, wie Sicherheitslücken und betriebliche Ineffizienzen. Anschließend stellen die Autoren das Konzept "EVM as a Service on the Cloud - Azure for EVM" (A4EVM) vor und beschreiben Architektur und Komponenten. Das vorgeschlagene Design nutzt Azures Cloud-Computing-Dienste, um ein sicheres, skalierbares und transparentes Abstimmungssystem zu schaffen. Das Kapitel behandelt auch die Implementierung des Voter Verifiable Paper Audit Trail (VVPAT) und den Einsatz von Azure Data Factory für den sicheren Datentransfer. Darüber hinaus wird das Potenzial fortschrittlicher Datenanalysen mittels Power BI und Azure Synapse hervorgehoben, was Echtzeit-Wahlergebnisse und eingehende Analysen nach der Wahl ermöglicht. Das Kapitel schließt mit einem Aufruf zur Zusammenarbeit zwischen Forschern, politischen Entscheidungsträgern und Regierungsstellen, um das öffentliche Vertrauen in demokratische Systeme durch sichere und effiziente Wahlprozesse zu stärken.

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31. Internet of Bio-nano Things for Diabetes Telemedicine System with Secured Access

    Lokavya Gabrani, Rajeev Kumar Singh, Sonali Vyas, Sunil Gupta, Goldie Gabrani

    Das Kapitel behandelt die Fortschritte in der Nanotechnologie, Biotechnologie und Materialwissenschaft, die zur Entwicklung des Internet of Bio-Nano Things (IoBNT) geführt haben. Es unterstreicht das Potenzial von IoBNT bei der Revolutionierung des Gesundheitswesens, insbesondere im Bereich der Diabetes-Telemedizin. Das vorgeschlagene Modell für ein telemedizinisches Diabetes-System mit IoBNT ist detailliert und betont sichere Datenübertragungs- und Authentifizierungsverfahren. Das Kapitel untersucht auch die Komponenten von IoBNT, wie Bio-Nanoknoten, Bio-Cyber-Ports, Nano-Router und Nano-Mikroschnittstellen, und ihre Rolle bei der kontinuierlichen Gesundheitsüberwachung. Darüber hinaus adressiert es die Sicherheitsherausforderungen und -lösungen für IoBNT-Anwendungen, was es zu einer wertvollen Ressource für Fachleute macht, die sich für die Schnittstelle von Nanotechnologie und Gesundheitswesen interessieren.

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32. Backmatter