Towards a global IoT: Resource re-utilization in WSNs
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Things (IoT) is envisioned as a paradigm shift, with a plethora of applications, on the premise of well-established enabling technologies; prominently Wireless Sensor Networks (WSNs) and RFIDs. The former has evolved to improve energy efficiency and resilient operation, yet true scalability has only been recently probed and quite sparsely advanced. Moreover, the traditional approach, whereby most WSN platforms are tailored for a single-application, imposes significant rigidity in re-utilizing platforms for new applications, and limitations on re-using previously deployed ones. In remedy, we present a novel paradigm in WSNs to efficiently utilize network resources, and extend it to a platform for multiple applications to cross-utilize resources over multiple WSNs. We present the approach in three phases; the first calibers resources in the network and their usability. Then applications are represented as finite sets of functional requirements. Finally, we present an optimization approach to find an optimal mapping between applications and resources. This paradigm presents a leap in scalability, not only in a WSN but across multiple ones, dynamically accommodating varying resources being introduced and removed; in addition to utilizing transient resources in their vicinity. To this end, we present an architecture to efficiently adopt WSNs in IoT with changing demands and scale. Our approach is further explained and demonstrated via a detailed use case depicting the premise of IoT applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».