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Enregistrement W2101542835 · doi:10.1109/vetecs.2009.5073877

The Design and Implementation of a Gateway for IP Multimedia Subsystem/Wireless Sensor Networks Interworking

2009· article· en· W2101542835 sur OpenAlexaff
May El Barachi, Arif Kadiwal, Roch Glitho, Ferhat Khendek, Rachida Dssouli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensEricsson (Canada)Concordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIP Multimedia SubsystemDefault gatewayComputer networkGateway (web page)ProvisioningWireless sensor networkArchitectureWirelessMultimediaQuality of serviceWorld Wide WebTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IP Multimedia Subsystem (IMS) is becoming the de-facto standard for IP-based multimedia services, while Wireless Sensor Networks (WSNs) are gaining a lot of popularity due to their ability of capturing a rich set of contextual information and their high application potential. Making the rich set of contextual information, captured by WSNs, available to the IMS can greatly enhance its service provisioning capabilities and open the door to a wide range of novel multimedia services. We have previously proposed a solution for WSNs/IMS integration. One of the key components of this solution is a WSN/IMS gateway acting as intermediary between the two networks. This paper focuses on the design and implementation of this gateway. The gateway architecture proposed encompasses the information management and support functions needed to enable IMS interaction with different types of WSNs. A prototype of this architecture is built and tested using Ericsson's IMS simulated environment. Furthermore, two applications (a pervasive game and a personalized call control application) are used to demonstrate the system operation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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