Internet of Things (IoT) in 5G Wireless Communications
Notice bibliographique
Résumé
During the past decade, the Internet of Things (IoT) has revolutionized the ubiquitous computing with multitude of applications built around various types of sensors. A vast amount of activity is seen in IoT based product-lines and this activity is expected to grow in years to come with projections as high as billions of devices with on average 6-7 devices per person by year 2020. With most of the issues at device and protocol levels solved during the past decade, there is now a growing trend in integration of sensors and sensor based systems with cyber physical systems and device-to-device (D2D) communications. 5thgeneration wireless systems (5G) are on the horizon and IoT is taking the center stage as devices are expected to form a major portion of this 5G network paradigm. IoT technologies such as machine to machine communication complemented with intelligent data analytics are expected to drastically change landscape of various industries. The emergence of cloud computing and its extension to fog paradigm with proliferation of intelligent `smart' devices is expected to lead further innovation in IoT. These developments excite us and form a motivation to survey existing work, design new techniques, and identify new applications of IoT. Researchers, scientists, and engineers face emerging challenges in designing IoT based systems that can efficiently be integrated with the 5G wireless communications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».