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Projeto de serviços e aplicações para IOT

Resumo

A Internet das Coisas (Internet of Things -- IoT) é a rede de objetos físicos ou ``coisas'' que possuem capacidade de processamento, sensoriamento e comunicação de dados, possibilitando a esses objetos coletar e trocar dados. A Internet das Coisas permite sensorear e controlar objetos remotamente através da infraestrutura existente da Internet, criando oportunidades para uma integração mais direta entre o mundo físico e sistemas computacionais, resultando em maior eficiência, precisão e benefícios econômicos, ambientais e sociais em diversas atividades humanas. IoT tem um amplo alcance, tocando os mais diversos segmentos das atividades humanas, afetando como trabalhamos e vivemos. No entanto, a ampla disponibilidade de dados não traz por si só um valor imediato. Precisamos transformar os diferentes tipos de dados em informação e conhecimento que possam ser úteis, dando origem a uma vasta gama de produtos, serviços e aplicações que serão disponibilizadas nos próximos anos. Para projetarmos serviços e aplicações para IoT devemos investigar problemas básicos como a análise e caracterização de dados, a fusão de dados heterogêneos e a localização e rastreamento de diferentes tipos de dados. Esta proposta trata exatamente disso: da investigação de problemas básicos para projetarmos serviços e aplicações para IoT. (AU)

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Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
COUTINHO, RODOLFO W. L.; BOUKERCHE, AZZEDINE; VIEIRA, LUIZ F. M.; LOUREIRO, ANTONIO A. F. Underwater Sensor Networks for Smart Disaster Management. IEEE CONSUMER ELECTRONICS MAGAZINE, v. 9, n. 2, p. 107-114, MAR 2020. Citações Web of Science: 0.
COUTINHO, RODOLFO W. L.; BOUKERCHE, AZZEDINE; LOUREIRO, ANTONIO A. F. A novel opportunistic power controlled routing protocol for internet of underwater things. COMPUTER COMMUNICATIONS, v. 150, p. 72-82, JAN 15 2020. Citações Web of Science: 0.
BORGES, JOAO B.; RAMOS, HEITOR S.; MINI, RAQUEL A. F.; ROSSO, OSVALDO A.; FRERY, ALEJANDRO C.; LOUREIRO, ANTONIO A. F. Learning and distinguishing time series dynamics via ordinal patterns transition graphs. Applied Mathematics and Computation, v. 362, DEC 1 2019. Citações Web of Science: 0.
CELES, CLAYSON; BOUKERCHE, AZZEDINE; LOUREIRO, ANTONIO A. F. Crowd Management: A New Challenge for Urban Big Data Analytics. IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE, v. 57, n. 4, p. 20-25, APR 2019. Citações Web of Science: 0.
RETTORE, PAULO H.; MAIA, GUILHERME; VILLAS, LEANDRO A.; LOUREIRO, ANTONIO A. E. Vehicular Data Space: The Data Point of View. IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS AND TUTORIALS, v. 21, n. 3, p. 2392-2418, 2019. Citações Web of Science: 0.

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