Internet of Everything and Machine Learning Applications: Issues and Challenges

Sianaki, Omid Ameri; Yousefi, Ashkan; Tabesh, Azadeh Rajabian; Mahdavi, Mehregan

doi:10.1109/waina.2018.00171

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“…Para os autores Kazuyuki (2003) As Cleantechs operam diversas tecnologias para obter vantagem no mercado. Dentre as tecnologias operacionalizadas pelas Cleantechs estão: Big Data, Machine Learning, Data Science e IoT (LESSER, 2013;SIANAKI et al, 2018). Uma dessas tecnologias é a utilização de Big Data, cuja utilidade se dá em função da sua capacidade de análise de fluxos de dados, redução de replicações de erros, assim como a obtenção da habilidade de apresentar informação de forma efetiva para os tomadores de decisão (DAVENPORT; BARTH; BEAN, 2012).…”

Section: Para Este Trabalho Utilizaremos a Perspectiva Da Vantagem Co...unclassified

“…Uma dessas tecnologias é a utilização de Big Data, cuja utilidade se dá em função da sua capacidade de análise de fluxos de dados, redução de replicações de erros, assim como a obtenção da habilidade de apresentar informação de forma efetiva para os tomadores de decisão (DAVENPORT; BARTH; BEAN, 2012). Dentre as tecnologias utilizada pelas Cleantechs, o Machine Learning tem sua função em virtude da aplicação de determinados métodos para estimar, como previsão, a geração de energia de fontes renováveis, assim como o reconhecimento de padrões de consumo (SIANAKI et al, 2018).…”

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A Vantagem Competitiva Das Empresas Cleantechs E O Desenvolvimento De Capacidades Dinâmicas Utilizando Internet Das Coisas

Noronha

Hayashi

Silva

et al. 2022

REAd. Rev. eletrôn. adm. (Porto Alegre)

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RESUMO As empresas de tecnologia limpa (Cleantechs) utilizam diferentes tecnologias para o desenvolvimento de soluções e inovações no mercado. Entre essas tecnologias, o IoT (Internet of Things) se destaca por viabilizar a automação de processos e a criação de capacidades e soluções que diferenciam os modelos de negócios dessas empresas e podem gerar vantagens de mercado. A pergunta de pesquisa deste trabalho é: Como o IoT impulsiona o desenvolvimento de capacidades dinâmicas para obtenção de vantagem competitiva nas empresas Cleantechs? O objetivo é apresentar um modelo de desenvolvimento de capacidades dinâmicas por meio de IoT para obtenção de vantagem competitiva nas empresas Cleantechs. O percurso metodológico contou com a realização de uma pesquisa qualitativa de caráter descritivo. Foram realizadas 22 entrevistas, representadas por 17 empresas Cleantech. As lentes teóricas utilizadas foram: “IoT”, “Capacidades Dinâmicas” e “Vantagem Competitiva”. Os resultados indicam que o IoT pode minimizar os custos de transação no processo de adaptação de produtos e serviços, aumentar a previsibilidade de incertezas e riscos, além de fomentar a agilidade nas organizações. O trabalho apresenta como contribuição científica um modelo que demonstra como ocorre o desenvolvimento de capacidades dinâmicas via IoT para vantagem competitiva de mercado.

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Section: Para Este Trabalho Utilizaremos a Perspectiva Da Vantagem Co...unclassified

A Vantagem Competitiva Das Empresas Cleantechs E O Desenvolvimento De Capacidades Dinâmicas Utilizando Internet Das Coisas

Noronha

Hayashi

Silva

et al. 2022

REAd. Rev. eletrôn. adm. (Porto Alegre)

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“…This system is supported by using IoT (i.e., wearable devices), which are used by microservices focused on the collection, analysis and interpretation of data. In addition, this system is supported by several machine learning algorithms (e.g., kNN, RF or NB) to build more accurate models for detecting anomalies in people [59].…”

Section: Microservice Architecture (Msa)mentioning

confidence: 99%

Evaluating Service-Oriented and Microservice Architecture Patterns to Deploy eHealth Applications in Cloud Computing Environment

et al. 2021

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This article proposes a new framework for a Cloud-based eHealth platform concept focused on Cloud computing environments, since current and emerging approaches using digital clinical history increasingly demonstrate their potential in maintaining the quality of the benefits in medical care services, especially in computer-assisted clinical diagnosis within the field of infectious diseases and due to the worsening of chronic pathologies. Our objective is to evaluate and contrast the performance of the architectural patterns most commonly used for developing eHealth applications (i.e., service-oriented architecture (SOA) and microservices architecture (MSA)), using as reference the quantitative values obtained from the various performance tests and their ability to adapt to the required software attribute (i.e., versatile high-performance). Therefore, it was necessary to modify our platform to fit two architectural variants. As a follow-up to this activity, corresponding tests were performed that showed that the MSA variant functions better in terms of performance and response time compared to the SOA variant; however, it consumed significantly more bandwidth than SOA, and scalability in SOA is generally not possible or requires significant effort to be achieved. We conclude that the implementation of SOA and MSA depends on the nature and needs of organizations (e.g., performance or interoperability).

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“…Visando à solução desse problema, a internet das coisas (do inglês Internet of Things -IoT) surge como uma das principais áreas-chave da tecnologia e vem recebendo uma grande atenção nos últimos anos 3 , uma vez que pode atuar como o elo entre diferentes fontes de dados e os dispositivos médicos utilizados, possibilitando diagnósticos mais ágeis e precisos 2 .…”

Section: Introductionunclassified

Internet das coisas e aprendizado de máquina na área da saúde: uma análise bibliométrica da produção científica de 2009 a 2019

Moreira¹,

Salerno²,

Tsunoda³

2020

Rev Eletron Comun Inf Inov Saúde

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A internet das coisas e o aprendizado de máquina são temas emergentes na área da saúde com potencial para otimizar a área e criar um sistema de saúde inteligente em virtude do envelhecimento da população. Este artigo analisa a produção científia do período de 2009 a 2019 a respeito da internet das coisas e do aprendizado de máquina na área da saúde. Utiliza metodologia bibliométrica em 1.353 artigos recuperados na base de dados Web of Science. Constata um crescimento da produção científia sobre o tema, sendo os Estados Unidos o principal polo de pesquisa na área. Identifia os autores mais produtivos e com maior impacto, periódicos mais produtivos, colaboração entre países e palavras-chave utilizadas, bem como suas relações. Incentiva que novas pesquisas explorem as abordagens identifiadas no estudo.

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Internet of Everything and Machine Learning Applications: Issues and Challenges

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A Vantagem Competitiva Das Empresas Cleantechs E O Desenvolvimento De Capacidades Dinâmicas Utilizando Internet Das Coisas

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Internet das coisas e aprendizado de máquina na área da saúde: uma análise bibliométrica da produção científica de 2009 a 2019

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