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Enregistrement W3172890724 · doi:10.1186/s13638-021-02010-5

Machine type communications: key drivers and enablers towards the 6G era

2021· article· en· W3172890724 sur OpenAlexaff
Nurul Huda Mahmood, Stefan Böcker, Ingrid Moerman, Onel Alcaraz López, Andrea Munari, Konstantin Mikhaylov, Federico Clazzer, Hannes Bartz, Ok-Sun Park, Éric Mercier, Selma Saidi, Diana Moya Osorio, Riku Jäntti, Ravikumar Pragada, Elina Annanperä, Yihua Ma, Christian Wietfeld, Martin Andraud, Gianluigi Liva, Yan Chen, Eduardo Garro, Frank Burkhardt, Chen–Feng Liu, Hirley Alves, Yalçın Şadi, Markus Kelanti, Jean‐Baptiste Doré, Eunah Kim, Jaesheung Shin, Gi-Yoon Park, Seok-Ki Kim, Chanho Yoon, Khoirul Anwar, Pertti Seppänen

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesH2020 Future and Emerging TechnologiesMinisterium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-WestfalenMinisterium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-WestfalenTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuMinistry of Trade, Industry and EnergyH2020 Excellent ScienceAcademy of Finland
Mots-clésComputer scienceKey (lock)Agile software developmentScalabilityArchitectureWirelessWireless networkTelecommunicationsComputer networkComputer architectureComputer securitySoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recently introduced 5G New Radio is the first wireless standard natively designed to support critical and massive machine type communications (MTC). However, it is already becoming evident that some of the more demanding requirements for MTC cannot be fully supported by 5G networks. Alongside, emerging use cases and applications towards 2030 will give rise to new and more stringent requirements on wireless connectivity in general and MTC in particular. Next generation wireless networks, namely 6G, should therefore be an agile and efficient convergent network designed to meet the diverse and challenging requirements anticipated by 2030. This paper explores the main drivers and requirements of MTC towards 6G, and discusses a wide variety of enabling technologies. More specifically, we first explore the emerging key performance indicators for MTC in 6G. Thereafter, we present a vision for an MTC-optimized holistic end-to-end network architecture. Finally, key enablers towards (1) ultra-low power MTC, (2) massively scalable global connectivity, (3) critical and dependable MTC, and (4) security and privacy preserving schemes for MTC are detailed. Our main objective is to present a set of research directions considering different aspects for an MTC-optimized 6G network in the 2030-era.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations100
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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