深度学习应用于无线传感器网络是从什么时候开始的

深度学习应用于无线传感器网络(WSN)的研究可以追溯到2016年左右，当时研究人员开始探索如何利用深度学习技术来解决WSN中的一些问题。具体来说，深度学习可以用于WSN中的信号处理、数据聚合、能量管理和网络调度等方面。

例如，研究人员可以使用深度学习来设计WSN中的信号处理算法，使得从传感器中采集的数据可以更准确地反映环境中的变化。同时，深度学习还可以用于聚合WSN中的数据，从而减少能量消耗和网络传输开销。此外，深度学习还可以用于WSN中的能量管理，帮助提高网络的能源效率。最近几年，随着深度学习技术的不断进步和应用场景的不断拓展，深度学习在WSN中的应用也越来越广泛。