Intelligent Systems for Energy Management in Wireless Sensor-Based Smart Environments
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this chapter is to explore and address the issues that are applicable to Smart Environments by encouraging and providing new insights towards the “Sustainable Green Computing” initiatives for “energy aware” applicable solutions. The topics covered in this chapter provide an introduction to future wireless sensor-based smart environments for energy management systems. Introduction to the topic, motivation, and objective are covered in Section 1. A review of the state-of-the-art technological achievements, theory, and applications, related to the energy management systems (wireless sensors and intelligent systems) are covered in Section 2. Whilst, Section 3 covers in detail the authors’ proposed methodological approach and main ideas leading towards the “Intelligent Systems for Energy Management in Wireless Sensor-Based Smart Environments.” Case studies of real-world applications, following the principles of “Green Computing” in intelligent systems are introduced. The authors present the simulation results of an “energy conservation perspective” in smart homes, demonstrating the potential improvements with respect to energy conservation. Moreover, they present examples of large Wireless Sensor Networks (WSN) simulations (impact of topology control in network survivability) and hybrid intelligent techniques for energy efficient solutions, i.e. finding optimal solution in a predefined interval. The conclusions and future research directions are provided in Sections 4 and 5, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».