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Enregistrement W2783764817 · doi:10.1109/jsac.2017.2780979

Guest Editorial Localisation, Communication and Networking With VLC

2018· editorial· en· W2783764817 sur OpenAlexaff
Rong Zhang, Mauro Biagi, Lutz Lampe, Thomas D. C. Little, Stefan Mangold, Zhengyuan Xu

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2018
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceVisible light communicationTelecommunicationsComputer networkOptoelectronicsLight-emitting diode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are at the dawn of an era in information and communication technology with unprecedented demand for connected and automated everything. Both Shannon theories and industrial advances have clearly evidenced that more densely packed networks and a much wider operating bandwidth are key drivers for meeting the escalating wireless network demands. Recently, there have been substantial research efforts on the exploitation of higher frequency bands, in particular the millimetre wave and optical wireless bands. After a decade of active research and development, and along with the maturity of device technology, Visible Light Communications (VLC) has emerged as a very promising technology to enable next generation digital innovations and support wide range of applications. This special issue on VLC focuses on three core thrusts of the discipline:Localisation, CommunicationandNetworking. The overall aim of the special issue is to inspire multi-disciplinary international communities to work together in order to achieve further research advances. Indeed, a total of 96 high quality papers were received from both academia and industry. After a careful peer-reviewing process, 17 papers were selected based on their combined novelty, rigour, and impact. Owing to the highly selective nature of JSAC, many other interesting papers were not selected for the special issue, but we hope that these papers might appear elsewhere.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,021

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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