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Enregistrement W1556416485 · doi:10.1002/wcm.1219

A survey on communication and data management issues in mobile sensor networks

2011· article· en· W1556416485 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless sensor networkComputer scienceComputer networkKey distribution in wireless sensor networksSensor webData managementWirelessWireless networkTelecommunicationsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle