A Systematic Review of LPWAN and Short-Range Network using AI to Enhance Internet of Things

Artificial intelligence (AI) has recently been used frequently, especially concerning the Internet of Things (IoT). However, IoT devices cannot work alone, assisted by Low Power Wide Area Network (LPWAN) for long-distance communication and Short-Range Network for a short distance. However, few reviews about AI can help LPWAN and Short-Range Network. Therefore, the author took the opportunity to do this review. This study aims to review LPWAN and Short-Range Networks AI papers in systematically enhancing IoT performance. Reviews are also used to systematically maximize LPWAN systems and Short-Range networks to enhance IoT quality and discuss results that can be applied to a specific scope. The author utilizes selected reporting items for systematic review and meta-analysis (PRISMA). The authors conducted a systematic review of all study results in support of the authors' objectives. Also, the authors identify development and related study opportunities. The author found 79 suitable papers in this systematic review, so a discussion of the presented papers was carried out. Several technologies are widely used, such as LPWAN in general, with several papers originating from China. Many reports from conferences last year and papers related to this matter were from 2020-2021. The study is expected to inspire experimental studies in finding relevant scientific papers and become another review

A component framework for personalized multimedia applications

Eine praktikable Unterstützung für eine dynamische Erstellung von personalisierten Multimedia-Präsentationen bieten bisher weder industrielle Lösungen noch Forschungsansätze. Mit dem Software-technischen Ansatz des MM4U-Frameworks („MultiMedia For You“) wird erstmals eine generische und zugleich praktikable Unterstützung für den dynamischen Erstellungsprozess bereitgestellt. Das Ziel des MM4U-Frameworks ist es den Anwendungsentwicklern eine umfangreiche und anwendungsunabhängige Unterstützung zur Erstellung von personalisierten Multimedia-Inhalten anzubieten und damit den Entwicklungsprozess solcher Anwendungen erheblich zu erleichtern. Um das Ziel eines Software-Frameworks zur generischen Unterstützung der Entwicklung von personalisierten Multimedia-Anwendungen zu erreichen, stellt sich die Frage nach einer geeigneten Software-technischen Unterstützung zur Entwicklung eines solchen Frameworks. Seit der Einführung von objektorientierten Frameworks, ist heute die Entwicklung immer noch aufwendig und schwierig. Um die Entwicklungsrisiken zu reduzieren, sind geeignete Vorgehensmodelle und Entwicklungsmethoden erstellt worden. Mit der Komponenten-Technologie sind auch so genannte Komponenten-Frameworks entstanden. Im Gegensatz zu objekt-orientierten Frameworks fehlt derzeit jedoch ein geeignetes Vorgehensmodell für Komponenten-Frameworks. Um den Entwicklungsprozess von Komponenten-Frameworks zu verbessern ist mit ProMoCF („Process Model for Component Frameworks“) ein neuartiger Ansatz entwickelt worden. Hierbei handelt es sich um ein leichtgewichtiges Vorgehensmodell und eine Entwicklungsmethodik für Komponenten-Frameworks. Das Vorgehensmodell wurde unter gegenseitigem Nutzen mit der Entwicklung des MM4U-Frameworks erstellt. Das MM4U-Framework stellt keine Neuerfindung der Adaption von Multimedia-Inhalten dar, sondern zielt auf die Vereinigung und Einbettung existierender Forschungsansätze und Lösungen im Umfeld der Multimedia-Personalisierung. Mit so einem Framework an der Hand können Anwendungsentwickler erstmals effizient und einfach eine dynamische Erstellung ihrer personalisierten Multimedia-Inhalte realisieren