Intelligent and Sustainable Aerial-Terrestrial IoT Networks

Informacje na temat projektu

INITIATE

Identyfikator umowy o grant: 101008297

DOI

10.3030/101008297

Data podpisania przez KE 1 Grudnia 2020

Data rozpoczęcia 1 Stycznia 2022

Data zakończenia 31 Grudnia 2025

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Koszt całkowity

€ 952 200,00

Wkład UE

€ 703 800,00

Koordynowany przez

THE UNIVERSITY OF EXETER
United Kingdom

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan (DMP)

This deliverable will define what data will be open for verification and reuse and how it will be curated and preserved and specify which datasets remain closed in order to take part in the Pilot on Open Research Data RRDP

Publikacje

Peer reviewed articles (12)

Ubiquitous and Robust UxV Networks: Overviews, Solutions, Challenges, and Opportunities

Autorzy: Z. Li, G. Min, R. Peng, C. Luo, L. Zhang, C. Luo
Opublikowane w: IEEE Network, Numer 38(2), 2024, Strona(/y) 26-34, ISSN 0890-8044
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/mnet.2024.3352691

A Self-Adaptive Automatic Incident Detection System for Road Surveillance Based on Deep Learning

Autorzy: César Bartolomé-Hornillos, Luis M. San-José-Revuelta, Javier M. Aguiar-Pérez, Carlos García-Serrada, Eduardo Vara-Pazos, Pablo Casaseca-de-la-Higuera
Opublikowane w: Sensors, Numer 24, 2025, Strona(/y) 1822, ISSN 1424-8220
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s24061822

Online Service Migration in Mobile Edge with Incomplete System Information: A Deep Recurrent Actor-Critic Learning Approach

Autorzy: J. Wang, J. Hu, G. Min, Q. Ni, T. El-Ghazawi
Opublikowane w: IEEE Transactions on Mobile Computing, Numer 22(11), 2023, Strona(/y) 6663-6675, ISSN 1536-1233
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tmc.2022.3197706

Multi-Task Federated Learning for Personalised Deep Neural Networks in Edge Computing

Autorzy: J. Mills, J. Hu, G. Min
Opublikowane w: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Numer 33(3), 2022, Strona(/y) 630-641, ISSN 1045-9219
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpds.2021.3098467

Federated Ensemble Model-based Reinforcement Learning in Edge Computing

Autorzy: J. Wang, J. Hu, J. Mills, G. Min, M. Xia, N. Georgalas
Opublikowane w: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Numer 34(6), 2023, Strona(/y) 1848-1859, ISSN 1045-9219
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpds.2023.3264480

Federated Learning for Distributed IIoT Intrusion Detection using Transfer Approaches

Autorzy: J. Zhang, C. Luo, M. Carpenter, G. Min
Opublikowane w: IEEE Transactions on Industrial Informatics, Numer 19(7), 2023, Strona(/y) 8159-8169, ISSN 1551-3203
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tii.2022.3216575

Simplifying YOLOv5 for deployment in a real crop monitoring setting

Autorzy: Emmanuel C. Nnadozie, Pablo Casaseca‑de‑la‑Higuera, Ogechukwu Iloanusi, Ozoemena Ani, Carlos Alberola‑López
Opublikowane w: Multimedia Tools and Applications, 2023, ISSN 1380-7501
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s11042-023-17435-x

Accelerating Federated Learning with a Global Biased Optimiser

Autorzy: J. Mills, J. Hu, G. Min, R. Jin, S. Zheng, J. Wang
Opublikowane w: IEEE Transactions on Computers, Numer 72(6), 2023, Strona(/y) 1804-1814, ISSN 0018-9340
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tc.2022.3212631

Client-Side Optimization Strategies for Communication-Efficient Federated Learning

Autorzy: J. Mills, J. Hu, G. Min
Opublikowane w: IEEE Communications Magazine, Numer 60(7), 2022, Strona(/y) 60-66, ISSN 0163-6804
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/mcom.005.210108

Insight into ADHD diagnosis with deep learning on Actimetry: Quantitative interpretation of occlusion maps in age and gender subgroups

Autorzy: Patricia Amado-Caballero, Pablo Casaseca-de-la-Higuera, Susana Alberola-López, Jesús María Andrés-de-Llano, José Antonio López-Villalobos, Carlos Alberola-López
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Medicine, Numer 143, 2023, Strona(/y) 102630, ISSN 0933-3657
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artmed.2023.102630

Deep Reinforcement Learning-Based Task Scheduling and Resource Allocation for Vehicular Edge Computing: A Survey

Autorzy: Peisong Li, Xinheng Wang, Changle Li, Muddesar Iqbal, Anwer Al-Dulaimi, Chih-Lin I, Pablo Casaseca-de-la-Higuera
Opublikowane w: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025, Strona(/y) 1-30, ISSN 1524-9050
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tits.2025.3607910

Multiagent Reinforcement Learning-Based Multimodel Running Latency Optimization in Vehicular Edge Computing Paradigm

Autorzy: Peisong Li, Ziren Xiao, Xinheng Wang, Muddesar Iqbal, Pablo Casaseca-de-la-Higuera
Opublikowane w: IEEE Systems Journal, Numer 18, 2024, Strona(/y) 1860-1870, ISSN 1932-8184
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/jsyst.2024.3407213

Conference proceedings (2)

Optimization of a Deep-Learning-Based Cough Detector Using eXplainable Artificial Intelligence for Implementation on Mobile Devices

Autorzy: P. Amado-Caballero, I Varona-Peña, B. Gutiérrez-García, J. Aguiar-Pérez, M. Rodriguez-Cayetano, J. Gomez-Gil, J. Garmendia-Leiza, P. Casaseca-De-la-higuera
Opublikowane w: Proceedings of the 18th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, 2025, Strona(/y) 491-498
Wydawca: SCITEPRESS - Science and Technology Publications
DOI: 10.5220/0013141500003911

Online Active Learning For LSTM-Based Network Traffic Prediction

Autorzy: Pablo Casaseca-de-la-Higuera, Javier M. Aguiar, Patricia Amado-Caballero, Antonio J. Morgado, Joana da Silva Moreira, Chunbo Luo, Xinheng Wang
Opublikowane w: 2025 International Conference on Software, Knowledge, Information Management & Applications (SKIMA), 2025, Strona(/y) 1-5
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/skima66621.2025.11155629