Guest Editorial Introduction to the Special Section on Vehicular Networks in the Era of 6G: End-Edge-Cloud Orchestrated Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The articles in this special section focus on vehicular networks in the era of 6G mobile communication. With the growth of the vehicle population, vehicular networks play a key role in building safe, efficient, and intelligent transport systems and has been attracting a lot of attention from both academic and industrial communities around the world. The rise of autonomous driving technology and the prosperity of mobile applications, e.g., real-time video analytic, image-aided navigation, natural language processing, and etc, have brought tremendous pressure on current vehicular networks, e.g., high bandwidth, ultra-low latency, high reliability, high security, powerful computation capability, and massive connections. It is necessary to continue to develop vehicular networks by combining the latest research intends in other fields to meet quickly rising communication and computation demands. The upcoming 6G technology, which provides Holographic and Artificial Intelligence (AI) enabled communications, together with the increasing implementation of artificial intelligence in mobile devices, will lead to a new research trend to end-edge-cloud orchestrated computing with intelligence. It means that, not only the intelligent communication protocols, but also the intelligent computing resource management and machine learning algorithms among the mobile vehicles, the edge and the cloud, should be redesigned to support the development of vehicular networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».