Toward a M2M-Based Internet of Vehicles Framework for Wireless Monitoring Applications
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Vehicles (IoV) has become an attractive research topic in the fields of communication networks and information processing due to its wide range of potential applications, including public transportation management, road traffic predication and control, environmental monitoring, and autonomous driving. Most research analyze the IoV’s data collected by dedicated machine-to-machine (M2M)-based platforms. Moreover, due to the lack of field experimental data, data transmission mechanisms from mobile vehicle terminals to the M2M-based platform rarely consider the proper transmission timing according to network performance and traffic conditions. To solve these problems, we propose an open M2M-based framework of wireless monitoring system for IoV. In the proposed framework, we design and implement a prototype of the mobile vehicle terminal. We also define the procedure of data transmission between the mobile vehicle terminal and the M2M-based platform. To prolong the lifetime of the mobile vehicle terminal, energy-efficient data transmission schemes for stopped and running vehicles are proposed, respectively, which reduce the unnecessary data transmission by jointly considering the variation of vehicle speed and received signal strength. We conduct a field experiment to verify the basic functions of the proposed M2M-based IoV monitoring system and the mobile vehicle terminal. Furthermore, the experimental results show that the proposed M2M-based platform with the mobile vehicle terminal enables customized and energy-efficient data delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».