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Enregistrement W3122529337 · doi:10.1109/access.2021.3054575

Smart Homes: How Much Will They Support Us? A Research on Recent Trends and Advances

2021· article· en· W3122529337 sur OpenAlexaff
Adam� Zielonka, Marcin Woźniak, Sahil Garg, Georges Kaddoum, Md. Jalil Piran, Ghulam Muhammad

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud University
Mots-clésVariety (cybernetics)Computer scienceInternet of ThingsField (mathematics)Data scienceEveryday lifeThe InternetWork (physics)TelecommunicationsKnowledge managementComputer securityWorld Wide WebEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advances in the Internet of Things (IoT) provide several chances to develop a variety of innovations supporting smart home users in several industries including healthcare, energy management, etc. Ubiquitous support by intelligent appliances at modern homes, which constantly work to gather information can help us to solve everyday issues. In this article, we present a comparative study of recent advances in smart home development. The study aims to present the main trends in this field. During the analysis of the research reports and patents, we identify the propositions that constitute the main research streams. Through extensive analysis, we provide an outlook on the wide spectrum of the proposed solutions. We also analyze the main market to present which publishers are leading with the innovative science in this field. We also show the leaders of science and technology in the World. Finally, we define the ratio of the developments and outline the next stage of the development in the smart home industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,016
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,292 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2021
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Résumé présentoui

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