A pricing scheme for porter based delivery in integrated RFID-Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
RFID-Sensor Networks (RSNs) represent the pervasive components of the heterogeneous Internet of Things (IoT) paradigm. By incorporating both the identification and localization capabilities of Radio Frequency Identification (RFID) and the sensing and inter-communication of Wireless sensor networks (WSNs), RSNs are capable of realizing the IoT on a global scale. A pressing hindrance to cost-effectiveness lies in the deployment of high-end relay nodes that potentiate the backbone of the IoT. Paradigms that depend solely on deploying enough readers and relays to maintain network connectivity and coverage, often converge to infeasible costs. In this work we capitalize on pre-existing mobile nodes in the field, dubbed porters, to carry out the relaying task; utilizing their ubiquitous and dense presence and integrating multiple coexisting systems. One of the prominent challenges facing the integration across multiple systems is the trade factor governing their cooperation. That is, what would the porter gain in return for forwarding RSN packets? The pricing scheme governing the operation and trade-off functionality across RSNs is a hindering factor, seldom probed in current literature. In this paper, we introduce a pricing scheme for a delivery framework in RSNs for the IoT paradigm. Our framework incorporates porter nodes with variable mobility, buffering and transfer capacities; connecting relays and base-stations. Our pricing scheme incorporates major factors of impact, most prominently porter and relay density, network load and cost of service delivery. We present a formal model for this framework, elaborated upon with a use case.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».