资源介绍
这是一本由施普林格旗下"智能系统参考文库"出版的学术编著，属于该系列的第284卷，编者为来自印度GLA大学的Dilip Kumar Sharma教授和G. L. Bajaj Institute of Technology and Management的Rohit Sharma教授，于2026年正式发行，已被SCOPUS、DBLP、zbMATH、SCImago等多个知名学术数据库收录，同时提交Web of Science评审，可见其在学术界的影响力。整本书围绕物联网与大数据分析两大当下最热门的技术领域展开，旨在搭建一个跨学科的交流平台，让研究人员、从业者和教育者能够分享各自在物联网与数据分析领域的最新成果、实践经验以及对未来趋势的思考。从章节设置来看，本书涵盖的话题相当广泛而且紧贴时代前沿，例如第一章讨论了人工智能在工业5.0背景下的应用，探讨AI如何赋能生产流程、提升产品质量并保障工人安全；第二章提出了一种基于孤立森林算法的轻量级异常检测方案，可以部署在AWS CloudTrail日志等DevSecOps安全监控场景中，对于从事云安全运维的读者来说颇具参考价值；第三章聚焦智能零售环境下的物联网应用，探讨视频分析与货架物联网技术如何将传统商店转变为响应式的互动空间；第四章则更进一步，不仅讨论了AI、物联网、机器人等使能技术，还深入探讨了人机协作的可行路径，并给出了工业5.0落地的具体建议。第五章将视角转向可穿戴设备，系统梳理了基于智能手表数据的动作估计方法，涉及特征提取、机器学习与深度学习模型的最新进展，对关注健康监测和人机交互领域的研究者而言非常实用。第六章构建了一个相对完整的多媒体隐私与安全保护框架，从轻量级加密、区块链信任机制到AI驱动的入侵检测和联邦学习，逐层递进地解决了资源受限设备上的安全难题。第七章则展示了CNN-LightGBM混合模型在贷款还款预测中的优异表现，准确率高达98.98%，为金融风控领域提供了一种高效精准的解决方案。总的来说，这本书既有理论深度又有应用广度，适合计算机科学、人工智能、数据科学、智慧制造、智慧零售、网络安全等方向的科研人员、高校研究生以及行业技术骨干阅读参考。对于想要快速了解物联网与大数据分析交叉领域最新动态的读者来说，这本编著无疑是一个很好的切入点，它不仅展示了多元化的应用场景，也反映了当前学术研究从单一技术向跨学科融合转变的趋势。