UAV-Enabled Spatial Data Sampling in Large-Scale IoT Systems Using Denoising Autoencoder Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) technology has been pervasively applied to environmental monitoring, due to the advantages of low cost and flexible deployment of IoT enabled systems. In many large-scale IoT systems, accurate and efficient data sampling and reconstruction is among the most critical requirements, since this can relieve the data rate of trunk link for data uploading while ensure data accuracy. To address the related challenges, we have proposed an unmanned aerial vehicle (UAV) enabled spatial data sampling scheme in this paper using denoising autoencoder (DAE) neural network. More specifically, a UAV-enabled edge-cloud collaborative IoT system architecture is first developed for data processing in large-scale IoT monitoring systems, where UAV is utilized as mobile edge computing device. Based on this system architecture, the UAV-enabled spatial data sampling scheme is further proposed, where the wireless sensor nodes of large-scale IoT systems are clustered by a newly developed bounded-size K-means clustering algorithm. A neural network model, i.e., DAE, is applied to each cluster for data sampling and reconstruction, by exploitation of both linear and nonlinear spatial correlation among data samples. Simulations have been conducted and the results indicate that the proposed scheme has improved data reconstruction accuracy under the sampling ratio without introducing extra complexity, as compared to the compressive sensing-based method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle