本文提出了一种新颖的智能物联网攻击检测框架，结合设备端大型语言模型和知识库，显著提升了DDoS攻击的检测效率与准确性。研究表明，该框架在多种攻击类型下表现优异，为物联网安全提供了可扩展的解决方案。

本研究提出了一种智能物联网灌溉系统，旨在解决干旱地区的水资源短缺问题。通过代理导向和系统动力学的混合模型，优化土壤湿度，减少水损失。测试结果表明，该系统有效降低了灌溉水量和能源消耗。

本文探讨了6G边缘智能的发展愿景，重点关注边缘计算、数据管理、边缘软件开发和实时AI算法训练。目标是实现智能物联网，优化网络效率与安全性，并提出未来资源编排和自学习体系结构的关键需求与挑战。

本研究利用卷积神经网络（CNN）分析JPEG压缩，以定位图像伪造区域。提出的Compression Artifact Tracing Network（CAT-Net）在检测和本地化篡改方面表现优异。同时，研究探讨了JPEG压缩对图像识别的影响，并提出多种去噪和伪像去除方法，显示出在智能物联网系统中提升存储和能量效率的潜力。

嵌入式软件测试在智能物联网时代受关注。嵌入式软件具有实时性要求、有限的内存空间、较少的I/O通道等特点。测试工具有ETest Studio、Klocwork、Hitex TESSY、Rapita Verification Suite、Squish、Trinity DT10和VectorCAST。