MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986454539 · doi:10.1109/icc.2010.5502428

Energy-Efficient Parallel Singulation in RFID

2010· article· en· W1986454539 sur OpenAlexaff
Kashif Ali, Sharief Oteafy, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyComputer scienceOverhead (engineering)Radio-frequency identificationEfficient energy useEnergy consumptionReading (process)Cluster (spacecraft)Energy (signal processing)Process (computing)Embedded systemParallel computingEngineeringComputer networkElectrical engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tag collisions impose a significant hindrance to reading rates of Radio Frequency Identification systems. The parallel singulation approach, being a major milestone, clusters tags and autonomously interrogates each cluster in parallel. This technique reduces the number of tags being interrogated at a given time, reducing collisions, and achieves higher reading rates. However, such an approach faces two limitations as the number of clusters increase. The exponential increase in tag responses may hinder tag functionality due to energy spent on communication. Moreover, energy inefficiency is incurred at cluster-heads to process significantly more tag responses. These issues overshadow the promising benefits of employing parallel singulation. In this paper, we remedy such hindrances by proposing energy efficient enhancements to the parallel singulation technique. The essence of these enhancements lies in minimizing an important measure of communication overhead, referred to as tags traffic rate, which indicates the efficiency of interrogation cycles in communicating with all tags without incurring unnecessary overhead. Analyses carried out via simulation demonstrate significant improvements by the proposed schemes in reducing energy consumption of cluster-heads, without posing constraints on tag operations nor incurring significant degradation of reading rates.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRFID technology advancementsTravaux en français237 207