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Enregistrement W2624181897

D 3. 3 Final performance results and consolidated view on the most promising multi -node/multi -antenna transmission technologies

2015· article· en· W2624181897 sur OpenAlexaboutno aff
D. Aziz, Paolo Baracca, E. de Carvalho, Roberto Fantini, Nandana Rajatheva, Petar Popovski, Jesper H. Sørensen, Henning Thomsen, Tommy Svensson, J. Li, Tilak Rajesh Lakshmana, Yun Sui, Anass Benjebbour, Satoshi Suyama, Richard Abrahamsson, Gábor Fodor, Aymen Jaziri, Dinh Thuy Phan Huy, Hajer Khanfir, Raphaël Visoz, Yichao Yuan, Yohan Lejosne, Abdulaziz Mohamad, Ahmed Saadani, Soulayma Smirani, Martin Kurras, Lars Thiele, Mario Castañeda, Nikola Vučić, Marcin Iwanow, S. Bouazabia, Hadi Ghauch, Mikael Skoglund, S. M. Kim, Mats Bengtsson, Rami Mochaourab, Tero Ihalainen, Wolfgang Zirwas, Paweł Sroka, K. Ratajczak, Krzysztof Bąkowski, Kun Guo, Gian Michele Dell’Aera, Bruno Melis, Marco Caretti, Carsten Bockelmann, F. Lenkeit, Antti Tölli, Keeth Jayasinghe, Sandra Roger Varea, D. Soler, José Francisco Monserrat del Río, Mikael Sternad

Notice bibliographique

RevueRiuNet (Universitat Politècnica de València) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNode (physics)Computer scienceTransmission (telecommunications)TelecommunicationsAntenna (radio)Computer networkEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document provides the most recent updates on the technical contributions and research challenges focused in WP3. Each Technology Component (TeC) has been evaluated under possible uniform assessment framework of WP3 which is based on the simulation guidelines of WP6. The performance assessment is supported by the simulation results which are in their mature and stable state. An update on the Most Promising Technology Approaches (MPTAs) and their associated TeCs is the main focus of this document. Based on the input of all the TeCs in WP3, a consolidated view of WP3 on the role of multinode/multi-antenna transmission technologies in 5G systems has also been provided. This consolidated view is further supported in this document by the presentation of the impact of MPTAs on METIS scenarios and the addressed METIS goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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