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Enregistrement W2737604470 · doi:10.5772/intechopen.68474

Collaborative VLC/IROW Systems

2017· book-chapter· en· W2737604470 sur OpenAlexfundno aff
Ahmed Taha Hussein, Mohammed T. Alresheedi, Jaafar M. H. Elmirghani

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthEngineering and Physical Sciences Research CouncilKing Saud University
Mots-clésVisible light communicationComputer scienceWirelessReal-time computingElectronic engineeringLight-emitting diodeTelecommunicationsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dimming is an important feature of an indoor lighting system where the illumination level can be controlled by the user. Therefore, integrating a visible light communication (VLC) system with an illumination system poses some challenges. One of the main issues is that the light unit should be “ON” all the time to ensure continuous communication. To ensure acceptance and adoption of VLC systems, an important issue should be addressed: how to communicate when the lights are “OFF” or partially dimmed. In this chapter, we propose five new infrared optical wireless (IROW) systems to support VLC systems when the light is totally turned off or significantly dimmed. To take advantage of both VLC and IROW, we introduce and implement the concept of a collaborative VLC/IROW system. In addition, we investigate the impact of partial dimming on the VLC system’s performance, and we propose an adaptive rate technique (ART) to mitigate the impact of light dimming. Moreover, in the case of no dimming, the VLC and IROW systems can collaborate to increase the data rate so it is higher than that in the pure VLC system. We have achieved 10 Gbps in an indoor environment, which is a 2× increase in the data rate compared with a pure VLC system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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