Proceedings of the 2nd ACM annual international workshop on Mission-oriented wireless sensor networking
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to The Second ACM Annual International Workshop on Mission-Oriented Wireless Sensor Networking -- ACM MiSeNet'13. The second edition of this year's workshop is the premier forum for presentation of research results and experience reports on leading edge issues of mission-oriented wireless sensor networks, including models, systems, applications, and theory. The mission of the workshop is to understand the major technical and application challenges as well as exchange and discuss scientific and engineering ideas related to architecture, protocols, algorithms, and application design in mission-oriented wireless sensor networks, and identify new directions for future research and development. ACM MiSeNet gives researchers and practitioners a unique opportunity to share their perspectives with others interested in the various aspects of mission-oriented wireless sensor networking. The call for papers attracted 12 submissions from Africa, Asia, Canada, Europe, and the United States. The program committee accepted 8 papers that cover a variety of topics, including data delivery in vehicular networking, data aggregation, quality of event assessment, human-machine interactions, graph-based modeling, reachability verification, indoor location fingerprints, and queuing modeling for delay analysis in missionoriented sensor networks. In addition, the program includes a keynote speech by Prof. Jie Wu on the trajectory optimization for mobile chargers in wireless sensor networks. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for researchers and developers in the area of mission-oriented wireless sensor networking.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,011 |
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 ».