Protocols for Data Propagation in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Recent dramatic developments in micro-electro-mechanical systems (MEMS), wireless communications and digital electronics have already led to the development of small in size, low-power, low-cost sensor devices. Such devices integrate sensing, data processing and communication capabilities. Examining each such device individually might appear to have small utility, however the effective distributed co-ordination of large numbers of such devices may lead to the efficient accomplishment of large sensing tasks. Large numbers of sensors can be deployed in areas of interest (such as inaccessible terrains or disaster places) and use self-organization and collaborative methods to form a network. Their wide range of applications is based on the possible use of various sensor types. Thus, sensor networks can be used for continuous sensing, event detection, location sensing as well as micro-sensing. We note however that the efficient and robust realization of such large, highly-dynamic, complex, non-conventional networking environments is a challenging technological and algorithmic task. Features including the huge number of sensor devices involved, the severe power, computational and memory limitations, their dense deployment and frequent failures, pose new design, analysis and implementation challenges. This chapter aims at presenting certain important aspects of the design, deployment and operation of sensor networks. In particular, to provide a) a brief description of the technical specifications of state-of the-art sensor devices b) a discussion of possible models used to abstract such networks c) a presentation of some characteristic protocols for data propagation in sensor networks, along with an evaluation of their performance analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».