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Enregistrement W3004796362 · doi:10.1109/tetc.2020.2971831

Blockchain-Based On-Demand Computing Resource Trading in IoV-Assisted Smart City

2020· article· en· W3004796362 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Emerging Topics in Computing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceStackelberg competitionResource (disambiguation)Edge computingShared resourceDynamic pricingDistributed computingResource allocationComputer securityMobile edge computingComputer networkInternet of ThingsServer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a smart city, Mobile Edge Computing (MEC) are generally deployed in static fashion in base stations (BSs). While moving vehicles with advanced on-board equipment can be regarded as dynamic computing resource transporters ignoring geographical limitations. Thus Internet of Vehicle (IoV) could assist the smart city to achieve flexible computing resource demand response (DR) via paid sharing the idle vehicle computing resources. Motivated by this, we propose a Peer-to-Peer (P2P) computing resource trading system to balance computing resource spatio-temporal dynamic demands in IoV-assisted smart city. On one hand, to guarantee transaction security and privacy-preserving in our system, we employ a consortium blockchain approach and demonstrate the process of secure computing resource trading without involving a centralized trusted third-party. On the other hand, to encourage individual smart vehicles to participate in our system, we construct a two-stage Stackelberg game jointly optimizing the utilities of buyers and sellers. And we also derive the optimal computing pricing and trading amount strategies in this proposed game. Finally, security analysis shows the security performance of our system and numerical simulations show that our strategies can encourage the collaboration between the buyer and smart vehicles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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