数据质量问题在物联网数据中得到了广泛的重视,并阻碍了下游应用的发展。然而,提高物联网数据质量尤其具有挑战性,因为物联网数据具有明显的特征,如普遍的噪声、未对齐的时间戳、连续错误、列错位、相关错误等等。在本教程中,我们将回顾物联网数据质量管理的最新技术。特别地,我们将讨论这些专用方法如何改进各种数据质量维度,包括有效性、完整性和一致性。此外,我们还进一步强调了深度学习技术在物联网数据质量方面的最新进展。最后,我们指出了物联网数据质量管理的开放问题,如基准或数据质量问题的解释。

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物联网,英文名为Internet of Things,可以简单地理解为物物相连的互联网。物联网主要通过各种设备(比如RFID,传感器,二维码等)的接口将现实世界的物体连接到互联网上,或者使它们互相连接,以实现信息的传递和处理。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界,物联网将会把两个世界融为一体。
物联网时代分布式深度学习新方向
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