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Enregistrement W2765468546 · doi:10.1109/access.2017.2765498

Unmanned Aerial Vehicles as Store-Carry-Forward Nodes for Vehicular Networks

2017· article· en· W2765468546 sur OpenAlexaff
Wissam Fawaz, Ribal Atallah, Chadi Assi, Maurice Khabbaz

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVehicular ad hoc networkComputer scienceComputer networkNetwork packetWireless ad hoc networkContext (archaeology)Path (computing)TelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fully connected vehicular ad hoc network (VANET) establishes a strong foundation for the development of smart cities, where one of the main objectives is the improvement of the welfare of commuting passengers. The availability of a multi-hop path across a VANET system, through vehicle-to-vehicle communication, depends mainly on the vehicular density and the willingness of vehicles to cooperate with one another. This paper proposes to minimize the path availability's dependence on vehicular density and cooperation, by utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs). Particularly, this paper explores, both mathematically as well as through an extensive simulation study, the advantages of exploiting UAVs as store-carry-forward nodes so as to enhance the availability of a connectivity path as well as to reduce the end-to-end packet delivery delay. The obtained results shed clear light on the benefits emanating from the coupling of UAVs with vehicles in the context of a highly promising, innovative, and hybrid vehicular networking architecture.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations67
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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