IEEE Access Special Section Editorial: Cloud-Fog-Edge Computing in Cyber–Physical–Social Systems (CPSS)
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
Cyber–Physical–Social Systems (CPSS) integrate the cyber, physical, and social spaces together. One of the ultimate goals of cyber–physical–social systems is to make our lives more convenient and intelligent by providing prospective and personalized services for users. To achieve this goal, a wide range of data in CPSS are employed as the starting point for research, since the data contain the users’ historical behavior trajectory and the users’ demand preference. Generated and collected from social and physical spaces and integrated into the cyberspace, CPSS data are complex and heterogeneous, recording all aspects of users’ lives in the forms of image, audio, video, and text. Generally, the collected or generated data in CPSS satisfy the 4Vs (volume, variety, velocity, and veracity) of big data. Thus, knowing how to deal with CPSS big data efficiently is the key to providing services for users. From another perspective, CPSS big data are specified as the global historical data and the local real-time data. Cloud computing, as a powerful paradigm for implementing the data-intensive applications, has an irreplaceable role in processing global historical data. On the other hand, with the increasing computing capacity and communication capabilities of mobile terminal devices, fog-edge computing, as an important and effective supplement of cloud computing, has been widely used to process local real-time data. Therefore, the question of how to systematically and efficiently process CPSS big data (including both the global historical data and the local real-time data) in CPSS has become the key for providing services. The goal of this Special Section is therefore to provide insights and views into the area of Cloud-Fog-Edge Computing in CPSS, as well as to provide directions for research in the field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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