Data and Service Management in Densely Crowded Environments: Challenges, Opportunities, and Recent Developments
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
Densely crowded environments such as stadiums and metro stations have shown shortcomings when users request data and services simultaneously. This is due to the excessive amount of requested and generated traffic from the user side. Based on the wide availability of user smart-mobile devices, and noting their technological advancements, devices are not being categorized only as data/service requesters anymore, but are readily being transformed to data/ service providing network-side tools. In essence, to offload some of the workload burden from the cloud, data can be either fully or partially replicated to edge and mobile devices for faster and more efficient data access in such dense environments. Moreover, densely crowded environments provide an opportunity to deliver, in a timely manner, through node collaboration, enriched user-specific services using the replicated data and device-specific capabilities. In this article, we first highlight the challenges that arise in densely crowded environments in terms of data/service management and delivery. Then we show how data replication and service composition are considered promising solutions for data and service management in densely crowded environments. Specifically, we describe how to replicate data from the cloud to the edge, and then to mobile devices to provide faster data access for users. We also discuss how services can be composed in crowded environments using service-specific overlays. We conclude the article with most of the open research areas that remain to be investigated.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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