Sensor Web Adaptation to Dynamic Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
As nodes appear and disappear in a Wireless Sensor Network (WSN), communication protocols acting in the data link, network and transport layers adapt dynamically to the new network structure. We present an extension of the dynamic nature of WSNs to the web via an adaptive communication protocol called the adaptive Sensor Web Language (SWL). Adaptive SWL provides a web application with a reliable mechanism for automatically tracking and displaying changes in sensor network architecture. New nodes automatically appear in web-based applications. A color fading mechanism is also provided to differentiate sensor nodes which have not communicated within the expected time frame. Two new message types, Request Announce and Announce are added to SWL to support this adaptation. All software layers, including sensor nodes, gateway, base station (including the database) and the web applications were updated. Two web applications were implemented to clearly demonstrate web application adaptation to dynamic WSNs. The Open Geospatial Consortium's (OGC) standard Sensor Observation Service (SOS) was integrated with Google maps to show the spatial context of changing WSN structure. A test network was established using 6 sensor nodes and 10 sensors (6 battery voltage sensors, 2 air temperature sensors and 2 solar radiation sensors), and 1 gateway. Each node was added one by one over 4 hours in the network, then removed one by one from the network over 4 hours. Testing indicates appearance of a node in the web application within about 13 seconds of being added to the WSN with a system latency of 47.5 seconds averaged over 40 tests.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».