A Reliability-Oriented Local-Area Model for Large-Scale Wireless Sensor Networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale wireless sensor networks (WSNs) have demonstrated some complex features which are similar to those of other types of complex networks, such as social networks. Based on these complex features, evolution process and characteristic of WSNs, we represent a WSN topologically by building a suitable model, which is named as the reliability-oriented local-area model (ROLM) and aimed at improving the performance of WSNs. For analyzing the performance of the ROLM, we define the reliability as the probability of that the relative error between the measurement and the true value is equal to or less than<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>ε</mml:mi></mml:mrow></mml:math> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mi>ε</mml:mi><mml:mo>≥</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math>and proposed a parameter<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mrow><mml:mi>η</mml:mi></mml:mrow></mml:math>to measure the reliability of the network. Based on them, we use<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mrow><mml:mi>η</mml:mi></mml:mrow></mml:math>to analyze the influence of network structure on the reliability, and compared the reliabilities of the ROLM and the existing WSNs. Experiment results prove that the large-scale WSN follows a power-law distribution, and it has scale-free characteristic and small world characteristic. And it also shows that, comparing with existing model, ROLM not only balances energy consumption by limiting the connectivity of each node to prolong the lifetime of the network, but also improves the reliability substantially. And the ROLM can be used to express the topology of reliability-oriented WSNs and analyze the structure preferably.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle