Limited Resource Management of Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Sensor networks consist of a number of sensors that measure or estimate a single quantity or a number of quantities. For example, sensors might measure temperature, pressure, concentration of chemical substances, relative humidity, sound, distance to an object, or the position of the sensor itself. Specific applications of networks are varying, including pollution monitoring, undersea exploration, mine detection, navigation and disaster warnings. Air quality networks are used to measure and monitor a wide variety of physical conditions and pollutants. Different pollutants have diverse effects on health and the related risks to population depend on both the pollutants and the exposure. High density monitoring networks have traditionally been limited by the cost of the instruments used. It has been identified that, in the long run, the network maintenance considerations may turn out to be at least as significant as the establishment considerations, especially with networks that are based on low-cost instruments. The limited resource and maintenance considerations seem, however, to have attracted relatively little attention in the literature when it comes to how recalibration-type tasks should be deployed. In this thesis, the aim is to construct an approach that attempts to detect sensor malfunctions, and to allow network operators to deploy the limited maintenance resources in an optimal fashion. As maintenance resources, we consider the recalibration-type costs. The approach will then issue alarms for each node separately and therefore, generate an overall maintenance schedule that, ideally, corresponds to the specified resources. Since the environment of the sensors as well as the characteristics of the local natural variations might have different types of trends, we also construct a scheme that allows the sensors to adapt to changes in the environment but avoids adaptation to sensor malfunctions. We consider the ozone and nitrogen dioxide data from Houston and Metro Vancouver air quality networks, as well as the ozone data from the preliminary the Aeroqual Ltd. measurement campaign in May-September, 2012. The results suggest that the developed approach is basically a feasible one and, given further development, a limited resource maintenance can be scheduled based on the approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».