Containerized IoT Solution for Efficient Mobile Vertical Handover
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) is ubiquitous, which includes objects communicating through heterogenous networks.One of the challenges in mobile IoT is vertical handover decision (VHD) between heterogenous networks for seamless connectivity.Conventional VHD approach is based on received signal strength (RSS), which is limited to only RSS Quality and hence inefficient to decide best network for vertical handover.This thesis proposes multi-criteria based VHD (MCVHD) algorithm for efficient VHD between Wi-Fi, Radio and Satellite network.The experiment results show that MCVHD outperforms the conventional RSS Quality based VHD by minimizing handover failures, unnecessary handovers, handover time and cost of service by selecting best available network using multi-criteria parameters.The proposed IoT solution also employs Docker container based microservices architecture.The results show that the Docker container produces negligible resource overhead and can be used on resource constrained IoT devices like Raspberry Pi 3, for efficiently managing IoT application and services.TinyOS nesC 1 Yes Partial Yes Contiki C 2 Yes Yes Yes LiteOS C 4 Yes Yes Yes Riot OS C/C++ 1.5 No Yes Yes Android Java _ Yes Yes Yes 2.1.2IoT Common Standards World Wide Web Consortium (W3C), Internet Engineering Task 17 Force (IETF), EPCglobal, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) and the European Telecommunications Standards Institute are some of the groups responsible to provide IoT protocols and standardization for the programmers and the service providers.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».