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.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in electronic miniaturization, software engineering and wireless communication technologies have enabled the deployment of low-power sensor nodes that are equipped with an embedded processing unit, memory, power-supply, on-board sensor, radio communication facilities (I. F. Akyildiz, W. An important characteristic of sensor nodes is their ability to sense specific phenomena in a target field and send their data to a central node, called the Base Station/sink, possibly through multihop wireless communication links. Since most data gathering applications are concerned with collection of physical data that is generated in the target area monitored by sensor nodes, therefore coverage becomes a core meaure of performance. A fundamental issue in coverage is the quality of monitoring provided by the network. This quality is usually measured by how well deployed sensors cover a target area. In its simplest form, 1-coverage means that every point inthe target area is monitored at least one sensor. In recent years, the problem of providing sensor coverage has received extensive attention from the research community in the context of 2D sensor networks However, most of the real world sensor network deployments often a follow 3D model. Examples of such deployments are environmental monitoring in forests In most cases such deployments follow a model where sensor nodes are placed in large quantities over a target region. Excessive deployment of sensor nodes is often desirable to protect the network from individual node failures. However keeping in mind the energy and bandwidth constraints for most applications, the coverage control problem translates to choosing a set of active nodes that ensure that the target region is sufficiently monitored.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle