Focalisation des ondes radio pour un Internet des objets efficace en énergie
Notice bibliographique
Résumé
7 Z REE N°2/2019 LES GRANDS PRIX 2018 DE LA SEE Les defis de la 5e Generation (5G) de reseaux Au debut des annees 2010, l’industrie des reseaux sans fil est en alerte et anticipe un deferlement massif de plusieurs dizaines de milliards d’objets p urs deferleme nnectes a l’horizon des annees 2020 [1]. C’est dans ce contexte alarmant conne C’est d zon des annees que demarre le projet europeen METIS 2020 sur la 5G [2] et que les prin qu sur la et europeen METIS - cipaux operateurs de reseaux mobiles du monde quantifient les objectifs a nde quan eseaux mobiles du atteindre par la future 5G : : « La 5G devrait supporter 1 000 fois plus de trafic dans les 10 prochaines fois plus de e trafic dans 0 p 1 000 fois annees, avec la moitie de la consommation d’energie dans tout le reseau mation d d’energie d out le de la c qui est aujourd’hui consommee typiquement, dans les reseaux d’aujourd’hui. nt, dan ans les res d’aujo mmee typiquement, d Ceci necessite que l’efficacite energetique soit amelioree d’un facteur 2000 meliore eli n facteur energetique soit am dans les dix prochaines annees » [3]. 3] Le cahier des charges
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».