物联网传感与边缘计算

综述南亚太阳能灌溉的技术、政策与社会环境影响，指出其可持续性取决于制度与监管框架。

构建多任务堆叠集成模型与物联网决策支持系统，实现小农户精准水肥一体化。

综述无线传感器网络入侵检测从统计到机器学习、深度学习、可解释AI与联邦学习的方法演进与挑战。

综述精准农业、AI、基因编辑、无人机、物联网等新兴技术如何重塑未来农业。

系统综述2018-2026年ICT在家庭农业风险管理中的贡献与局限。

提出基于DS2的跨数据空间互操作框架，实现农业数据安全共享与精准推荐。

综述物联网传感与智能在医疗、农业、环境、能源安全四大领域的架构、算法与应用。

提出EcoSense-AI联邦智能框架，解决WSN-IoT能耗、隐私与通信瓶颈。

提出融合物联网传感与随机森林的智能灌溉系统，实现数据驱动的自动灌溉控制。

提出基于Meshtastic LoRa网状网络与云微服务的低成本农业多传感器监测平台。

提出低成本自主地下物联网节点与神经符号AI咨询管道，让小农户用WhatsApp获取精准农业建议。

提出联邦迁移学习入侵检测方法，将流量转灰度图复用轻量视觉模型，实现农业物联网实时检测。

设计多频段环境RF能量收集系统，为无电池农业传感器网络供电并验证。

综述C波段与Ku波段卫星技术在印尼油棕可持续种植管理中的应用与选择。

提出融合数据治理与蜜网威胁情报的智慧农业网络安全框架。

提出一个由RLCC引擎驱动的智慧农业网络安全框架，从感知到反应，保护农业生态系统。

系统综述2015-2025年土壤传感器与IoT在智能灌溉中的应用，评估技术、成本与性能，指出研究空白

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。