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Enregistrement W2009711782 · doi:10.1109/secon.2012.6275799

No-reboot and zero-flash over-the-air programming for Wireless Sensor Networks

2012· article· en· W2009711782 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRebootWireless sensor networkOverhead (engineering)Computer networkNode (physics)Embedded systemReal-time computingOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over-the-air reprogramming is an important aspect in the deployment and management of Wireless Sensor Networks (WSNs). However, WSNs reprogramming poses significant challenges due to scarce available energy, low computational power, and limited memory capabilities of the WSNs nodes; all are required for transmission and processing of the created patches. In existing reprogramming schemes, any change in the program layout and/or global variables, produces a significantly large patch size, hence consumes the node's limited resources. Furthermore, to apply the patch, existing schemes require rewriting internal flash, large volume of external flash, as well as rebooting the node. In this paper, we devise a novel reprogramming scheme that we call Queen's Differential (QDiff), which mitigates the effects of program layout changes and retains the maximum similarity between ”old” and ”new” codes using clone detection techniques. Moreover, QDiff organizes the global variables in a novel way to eliminate the effect of variable shifting. To assess the performance of Qdiff, we have carried out a TinyOS implementation using an IRIS mote platform. Our experiments show that QDiff requires near-zero external flash, and significantly lower internal flash rewriting and transmission overhead than leading existing differential reprogramming mechanisms.

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 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,385

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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

En bref

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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