Towards Augmenting Federated 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
Environmental Monitoring (EM) has witnessed significant improvements in recent years due to the great utility of Wireless Sensor Networks (WSNs). Nevertheless, due to harsh operational conditions in such applications, WSNs often suffer large scale damage in which nodes fail concurrently and the network gets partitioned into disjoint sectors. Thus, reestablishing connectivity between the sectors, via their remaining functional nodes, is of utmost importance in EM; especially in forestry. In this regard, considerable work has been proposed in the literature tackling this problem by deploying Relay Nodes (RNs) aimed at re-establishing connectivity. Although finding the minimum relay count and positions is NP-Hard, efficient heuristic approaches have been anticipated. However, the majority of these approaches ignore the surrounding environment characteristics and the infinite 3-Dimensional (3-D) search space which significantly degrades network performance in practice. Therefore, we propose a 3-D grid-based deployment for relay nodes in which the relays are efficiently placed on grid vertices. We present a novel approach, named FADI, based on a minimum spanning tree construction to re-connect the disjointed WSN sectors. The performance of the proposed approach is validated and assessed through extensive simulations, and comparisons with two main stream approaches are presented. Our protocol outperforms the related work in terms of the average relay node count and distribution, the scalability of the federated WSNs in large scale applications, and the robustness of the topologies formed.
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| 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