传统的自动门不能区分希望穿过门和经过门的人们，因此他们经常不必要地打开。这导致需要在商业和非商业环境中采用新系统：智能门。特别是，智能门系统根据周围环境的社会环境预测了门附近的人们的意图，然后就是否打开门做出合理的决定。这项工作提出了与智能门有关的第一张纸张，没有铃铛和哨子。我们首先指出，问题不仅涉及可靠性，气候控制，安全性和操作方式。的确，通过对近亲学和场景推理的复杂结合分析，一种预测门附近人们意图的系统还涉及对场景的社会背景的更深入了解。此外，我们对自动门进行了详尽的文献综述，提供了一种新型的系统配方。此外，我们对智能门的未来应用，道德缺陷的描述和立法问题进行了分析。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

通过智能连接设备，技术正在逐步重塑国内环境，提高家庭安全和整体环境质量。然而，人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离，产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一，智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中，我们展示了一个新的辅助机器人，我们通过模块化的基于层的架构开发，使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能，以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品，我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台，这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外，我们设计可控定位装置，以扩展传感器的视觉范围，并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案，用于视觉感知，人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件，避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

In recent decades, several assistive technologies for visually impaired and blind (VIB) people have been developed to improve their ability to navigate independently and safely. At the same time, simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques have become sufficiently robust and efficient to be adopted in the development of assistive technologies. In this paper, we first report the results of an anonymous survey conducted with VIB people to understand their experience and needs; we focus on digital assistive technologies that help them with indoor and outdoor navigation. Then, we present a literature review of assistive technologies based on SLAM. We discuss proposed approaches and indicate their pros and cons. We conclude by presenting future opportunities and challenges in this domain.

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

通过整合人类的知识和经验，人在循环旨在以最低成本培训准确的预测模型。人类可以为机器学习应用提供培训数据，并直接完成在基于机器的方法中对管道中计算机中的难以实现的任务。在本文中，我们从数据的角度调查了人类循环的现有工作，并将它们分为三类具有渐进关系：（1）从数据处理中提高模型性能的工作，（2）通过介入模型培训提高模型性能，（3）系统的设计独立于循环的设计。使用上述分类，我们总结了该领域的主要方法;随着他们的技术优势/弱点以及自然语言处理，计算机愿景等的简单分类和讨论。此外，我们提供了一些开放的挑战和机遇。本调查打算为人类循环提供高级别的摘要，并激励有兴趣的读者，以考虑设计有效的循环解决方案的方法。

Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.

自动驾驶在过去十年中取得了重大的研究和发展中的重要里程碑。在道路上的自动车辆部署时，对该领域的兴趣越来越令人兴趣，承诺更安全，更生态的运输系统。随着计算强大的人工智能（AI）技术的兴起，自动车辆可以用高精度感测它们的环境，进行安全的实时决策，并在没有人类干预的情况下更可靠地运行。然而，在现有技术中，人类智能决策通常不可能理解，这种缺陷阻碍了这种技术在社会上可接受。因此，除了制造安全的实时决策之外，自治车辆的AI系统还需要解释如何构建这些决策，以便在许多司法管辖区兼容监管。我们的研究在开发可解释的人工智能（XAI）的自治车辆方法上阐明了全面的光芒。特别是，我们做出以下贡献。首先，我们在最先进的自主车辆行业的解释方面彻底概述了目前的差距。然后，我们显示了该领域的解释和解释接收器的分类。第三，我们为端到端自主驾驶系统的架构提出了一个框架，并证明了Xai在调试和调节这些系统中的作用。最后，作为未来的研究方向，我们提供了XAI自主驾驶方法的实地指南，可以提高运营安全性和透明度，以实现监管机构，制造商和所有参与利益相关者的公共批准。

由于价格合理的可穿戴摄像头和大型注释数据集的可用性，在过去几年中，Egintric Vision（又名第一人称视觉-FPV）的应用程序在过去几年中蓬勃发展。可穿戴摄像机的位置（通常安装在头部上）允许准确记录摄像头佩戴者在其前面的摄像头，尤其是手和操纵物体。这种内在的优势可以从多个角度研究手：将手及其部分定位在图像中；了解双手涉及哪些行动和活动；并开发依靠手势的人类计算机界面。在这项调查中，我们回顾了使用以自我为中心的愿景专注于手的文献，将现有方法分类为：本地化（其中的手或部分在哪里？）；解释（手在做什么？）；和应用程序（例如，使用以上为中心的手提示解决特定问题的系统）。此外，还提供了带有手基注释的最突出的数据集的列表。

自治机器人目前是最受欢迎的人工智能问题之一，在过去十年中，从自动驾驶汽车和人形系统到交付机器人和无人机，这是一项最受欢迎的智能问题。部分问题是获得一个机器人，以模仿人类的感知，我们的视觉感，用诸如神经网络等数学模型用相机和大脑的眼睛替换眼睛。开发一个能够在没有人为干预的情况下驾驶汽车的AI和一个小型机器人在城市中递送包裹可能看起来像不同的问题，因此来自感知和视觉的观点来看，这两个问题都有几种相似之处。我们目前的主要解决方案通过使用计算机视觉技术，机器学习和各种算法来实现对环境感知的关注，使机器人理解环境或场景，移动，调整其轨迹并执行其任务（维护，探索，等。）无需人为干预。在这项工作中，我们从头开始开发一个小型自动车辆，能够仅使用视觉信息理解场景，通过工业环境导航，检测人员和障碍，或执行简单的维护任务。我们审查了基本问题的最先进问题，并证明了小规模采用的许多方法类似于来自特斯拉或Lyft等公司的真正自动驾驶汽车中使用的方法。最后，我们讨论了当前的机器人和自主驾驶状态以及我们在这一领域找到的技术和道德限制。

这项工作对最近的努力进行了系统的综述（自2010年以来），旨在自动分析面对面共同关联的人类社交互动中显示的非语言提示。专注于非语言提示的主要原因是，这些是社会和心理现象的物理，可检测到的痕迹。因此，检测和理解非语言提示至少在一定程度上意味着检测和理解社会和心理现象。所涵盖的主题分为三个：a）建模社会特征，例如领导力，主导，人格特质，b）社会角色认可和社会关系检测以及c）群体凝聚力，同情，rapport和so的互动动态分析向前。我们针对共同的相互作用，其中相互作用的人永远是人类。该调查涵盖了各种各样的环境和场景，包括独立的互动，会议，室内和室外社交交流，二元对话以及人群动态。对于他们每个人，调查都考虑了非语言提示分析的三个主要要素，即数据，传感方法和计算方法。目的是突出显示过去十年的主要进步，指出现有的限制并概述未来的方向。

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

通过流行和通用的计算机视觉挑战来判断，如想象成或帕斯卡VOC，神经网络已经证明是在识别任务中特别准确。然而，最先进的准确性通常以高计算价格出现，需要硬件加速来实现实时性能，而使用案例（例如智能城市）需要实时分析固定摄像机的图像。由于网络带宽的数量，这些流将生成，我们不能依赖于卸载计算到集中云。因此，预期分布式边缘云将在本地处理图像。但是，边缘是由性质资源约束的，这给了可以执行的计算复杂性限制。然而，需要边缘与准确的实时视频分析之间的会面点。专用轻量级型号在每相机基础上可能有所帮助，但由于相机的数量增长，除非该过程是自动的，否则它很快就会变得不可行。在本文中，我们展示并评估COVA（上下文优化的视频分析），这是一个框架，可以帮助在边缘相机中自动专用模型专业化。 COVA通过专业化自动提高轻质模型的准确性。此外，我们讨论和审查过程中涉及的每个步骤，以了解每个人所带来的不同权衡。此外，我们展示了静态相机的唯一假设如何使我们能够制定一系列考虑因素，这大大简化了问题的范围。最后，实验表明，最先进的模型，即能够概括到看不见的环境，可以有效地用作教师以以恒定的计算成本提高较小网络的教师，提高精度。结果表明，我们的COVA可以平均提高预先训练的型号的准确性，平均为21％。

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。