Enabling 5G mobile wireless technologies
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
Research on 5G mobile wireless technologies has been very active in both academia and industry in the past few years. While there has been certain consensus on the overall requirements of 5G wireless systems (e.g., in data rate, network capacity, delay), various enabling wireless technologies have been considered and studied to achieve these performance targets. It has been quite clear, however, that there would be no single enabling technology that can achieve all diverse and even conflicting 5G requirements. In general, many fundamental changes and innovations to re-engineer the overall network architecture and algorithms in different layers and to exploit new system degrees of freedom would be needed for the future 5G wireless system. In particular, we may need to consider other potential waveform candidates that can overcome limitations of the orthogonal frequency multiple access (OFDM) waveform employed in the current 4G system, develop disruptive technologies to fulfill 5G rate and capacity requirements including network densification, employment of large-scale (massive) multiple input multiple output (MIMO), and exploitation of the millimeter wave (mmWave) spectrum to attain Gigabit communications. In addition, design tools from the computer networking domain including software defined networking, virtualization, and cloud computing are expected to play important roles in defining the more flexible, intelligent, and efficient 5G network architecture. This paper aims at describing key 5G enabling wireless mobile technologies and discussing their potentials and open research challenges. We also present how papers published in our special issue contribute to the developments of these disruptive 5G technologies.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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