In the recent era, artificial intelligence (AI) is being used to support numerous solutions for human beings, such as healthcare, autonomous transportation, and so on. Cognitive computing is represented as a next-generation application AI-based solutions which provide human–machine interaction with personalized interactions and services that imitate human behavior. On the other hand, a large volume of data is generated from smart city applications such as healthcare, smart transportation, retail industry, and firefighting. There is always a concern on how to efficiently manage the large volume of generated data. Recently many existing researches discussed the analysis of the large quantity of data using cognitive computing; however, these researches are failed to handle the certain problems, namely scalability, and flexibility of data gathered in a smart city environment. Data captured from millions of sensors can be cross implemented across various cognitive computing applications to ensure real-time responses. In this paper, we study the cognitive internet of things (CIoT) and propose a CIoT-based smart city network (CIoT-Net) architecture which describes how data gathered from smart city applications can be analyzed using cognitive computing and handle the scalability and flexibility problems. We discuss various technologies such as AI and big data analysis to implement the proposed architecture. Finally, we describe the possible research challenges and opportunities while implementing the proposed architecture.

中文翻译：

---

CIoT-Net：基于可扩展的认知物联网的智能城市网络架构

在最近的时代，人工智能（AI）被用于支持多种人类解决方案，例如医疗保健，自动运输等。认知计算被表示为基于AI的下一代应用程序解决方案，可提供人机交互以及模仿人的行为的个性化交互和服务。另一方面，大量数据是从智能城市应用程序生成的，例如医疗保健，智能交通，零售业和消防。人们始终关注如何有效地管理大量生成的数据。最近，许多现有的研究讨论了使用认知计算对大量数据进行分析的方法。但是，这些研究未能解决某些问题，即可扩展性，智慧城市环境中收集的数据的灵活性和灵活性。从数百万个传感器捕获的数据可以跨各种认知计算应用程序交叉实现，以确保实时响应。在本文中，我们研究了认知物联网（CIoT），并提出了一种基于CIoT的智能城市网络（CIoT-Net）架构，该架构描述了如何使用认知计算来分析从智能城市应用程序收集的数据并处理可伸缩性和灵活性。问题。我们讨论了诸如AI和大数据分析之类的各种技术，以实现所建议的体系结构。最后，我们描述了在实现建议的体系结构时可能的研究挑战和机遇。从数百万个传感器捕获的数据可以跨各种认知计算应用程序交叉实现，以确保实时响应。在本文中，我们研究了认知物联网（CIoT），并提出了一种基于CIoT的智能城市网络（CIoT-Net）架构，该架构描述了如何使用认知计算来分析从智能城市应用程序收集的数据并处理可伸缩性和灵活性。问题。我们讨论了诸如AI和大数据分析之类的各种技术，以实现所建议的体系结构。最后，我们描述了在实现建议的体系结构时可能的研究挑战和机遇。从数百万个传感器捕获的数据可以跨各种认知计算应用程序交叉实现，以确保实时响应。在本文中，我们研究了认知物联网（CIoT），并提出了一种基于CIoT的智能城市网络（CIoT-Net）架构，该架构描述了如何使用认知计算来分析从智能城市应用程序收集的数据并处理可伸缩性和灵活性。问题。我们讨论了诸如AI和大数据分析之类的各种技术，以实现所建议的体系结构。最后，我们描述了在实现建议的体系结构时可能的研究挑战和机遇。我们研究了认知物联网（CIoT），并提出了一种基于CIoT的智能城市网络（CIoT-Net）架构，该架构描述了如何使用认知计算来分析从智能城市应用程序收集的数据并处理可伸缩性和灵活性问题。我们讨论了诸如AI和大数据分析之类的各种技术，以实现所建议的体系结构。最后，我们描述了在实现建议的体系结构时可能的研究挑战和机遇。我们研究了认知物联网（CIoT），并提出了一种基于CIoT的智能城市网络（CIoT-Net）架构，该架构描述了如何使用认知计算来分析从智能城市应用程序收集的数据并处理可伸缩性和灵活性问题。我们讨论了诸如AI和大数据分析之类的各种技术，以实现所建议的体系结构。最后，我们描述了在实现建议的体系结构时可能的研究挑战和机遇。