Sleep Scheduling in Industrial Wireless Sensor Networks for Toxic Gas Monitoring
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
Toxic gas leakage that leads to equipment damage, environmental effects, and injuries to humans is the key concern in large-scale industries, particularly in petrochemical plants. Industrial wireless sensor networks (IWSNs) are specially designed for industrial applications with improved efficiency, and remote sensing for toxic gas leakage. Sleep scheduling is a common approach in IWSNs to overcome the network lifetime problem due to energy constrained nodes. In this article, we propose a sleep scheduling scheme that ensures a coverage degree requirement based on the dangerous levels of the toxic gas leakage area, while maintaining global network connectivity with minimal awake nodes. Unlike the previous sleep scheduling algorithm, for example, the connected k-neighborhood (CKN)-based approach that wakes up the sleep nodes over the entire sensing field by increasing the k-value, our proposed scheme dynamically wakes up the sleep nodes only in the particular toxic gas leakage area. Simulation results show that our proposed scheme outperforms the CKN-based sleep scheduling scheme with the same required coverage degree for the toxic gas leakage area. In addition, the proposed scheme considers multiple hazardous zones with various coverage degree requirements. We show that at the expense of a slight extra message overhead, energy consumption in terms of totally awake nodes over the entire sensing field is reduced compared to the other approaches, while maintaining network connectivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,001 |
| 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 découle