Notice bibliographique
Résumé
Underwater sensor networks (USNs) promise innovative and exciting applications, viz. oceanographic data collection, environment monitoring, exploration, and tactical surveillance. Underwater wireless sensor networks (UWSNs) though pose significant research challenges due to the harsh underwater environment. In UWSNs, acoustic is thought to be the only viable means of communication. Underwater wireless acoustic sensor networks (UW-ASNs) present a wireless channel with key challenges, specifically in shallow oceans such as long propagation delays, signal attenuation, man-made and ambient noise, low bandwidth and high transmission energy. We propose a new paradigm for UWSNs, namely underwater wireless hybrid sensor networks (UW-HSNs), which introduce the concept of hybrid communication. UW-HSNs combine the best of both worlds, i.e., the practicality of underwater acoustics and the high-performance of radio communication. The basic idea is to use radio communication for large and/or sustained traffic and traditional acoustic methods for small data volume. Furthermore, we introduce TurtleNet, an architecture based-on UW-HSNs concept, and we propose an asynchronous and distributed routing protocol for TurtleNet. Based on the nodepsilas state, the protocol decides which communication channel to utilize. TurtleNet is simulated using the ns-2 simulator. Simulation results reveal the promising performance for TurtleNet, and hence validate the UW-HSNs concept.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».