A survey on communication and data management issues in mobile sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wireless sensor networks (WSNs) which is proposed in the late 1990s have received unprecedented attention, because of their exciting potential applications in military, industrial, and civilian areas (e.g., environmental and habitat monitoring). Although WSNs have become more and more prospective in human life with the development of hardware and communication technologies, there are some natural limitations of WSNs (e.g., network connectivity, network lifetime) due to the static network style in WSNs. Moreover, more and more application scenarios require the sensors in WSNs to be mobile rather than static so as to make traditional applications in WSNs become smarter and enable some new applications. All this induce the mobile wireless sensor networks (MWSNs) which can greatly promote the development and application of WSNs. However, to the best of our knowledge, there is not a comprehensive survey about the communication and data management issues in MWSNs. In this paper,focusing on researching the communication issues and data management issues in MWSNs, we discuss different research methods regarding communication and data management in MWSNs and propose some further open research areas in MWSNs.Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».