SandBoxer: A Self-Contained Sensor Architecture for Sandboxing the Industrial Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
The Industrial Internet-of-Things (IIoT) has gained significant interest from both the research and industry communities. Such interest came with a vision towards enabling automation and intelligence for futuristic versions of our day to day devices. However, such a vision demands the need for accelerated research and development of IIoT systems, in which sensor integration, due to their diversity, impose a significant roadblock. Such roadblocks are embodied in both the cost and time to develop an IIoT platform, imposing limits on the innovation of sensor manufacturers, as a result of the demand to maintain interface compatibility for seamless integration and low development costs. In this paper, we propose an IIoT system architecture (SandBoxer) tailored for sensor integration, that utilizes a collaborative set of efforts from various technologies and research fields. The paper introduces the concept of ”development-sandboxing” as a viable choice towards building the foundation for enabling true-plug-and-play IIoT. We start by outlining the key characteristics desired to create an architecture that catalyzes IIoT research and development. We then present our vision of the architecture through the use of a sensor-hosted EEPROM and scripting to ”sandbox” the sensors, which in turn accelerates sensor integration for developers and creates a broader innovation path for sensor manufacturers. We also discuss multiple design alternative, challenges, and use cases in both the research and industry.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».