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
Towards a fully connected intelligent digital world, 5G and beyond networks experience a new era of Internet of intelligence with connected people and things. This new era brings challenging demands to the network, such as high spectral efficiency, low-latency, high-reliable communication, and high energy efficiency. One of the major technological breakthroughs to cope with these unprecedented demands is the cell-free (CF) massive multiple-input multiple-output (mMIMO) systems. In CF mMIMO, a large number of distributed access points are connected to a central processing unit, and serve a smaller number of users over the same time-frequency resources. The system has shown a great potential in improving the network performance in various perspectives compared to the co-located mMIMO and conventional small-cell systems. Furthermore, the system can be flexibly integrated with various emerging techniques/technologies for 5G and beyond networks to boost the network performance in different perspectives. Despite the substantial reported theoretical gains of CF mMIMO systems, the full picture of a practical scalable deployment of the system is not clear yet. In this paper, we provide a comprehensive survey of different aspects of the CF mMIMO system from the general system model, the detailed system operation, the limitations towards a practically implemented system to the potential of integrating the system with emerging techniques/technologies. Besides, we provide a number of timely open problems and future research directions to fully exploit the CF mMIMO system potential in delivering the anticipated requirements of future wireless networks.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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