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Enregistrement W4200515072 · doi:10.1109/mvt.2021.3116995

6G Networks: Is This an Evolution or a Revolution? [From the Guest Editors]

2021· article· en· W4200515072 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Vehicular Technology Magazine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensExfo Electro-Optical Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCloud computingTelecommunicationsLeverage (statistics)Network architectureTelecommunications networkAutomationEngineeringComputer networkArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lessons learned from the third industrial revolution taught us that the transformation from mechanical and analog technology to digital electronics have changed the world once and forever. While computers and communication networks have become the new oil that defines the wealth of countries, research and industrial communities have been the driving forces that have made this transition possible. In the future, the same communities and stakeholders are required to enable the transition to net-zero communication networks. With reference to mobile communications, 5G is an evolution from all previous networks with the adoption of new radio access technologies, multisliced architecture, cloud-native and automation, and so on. By definition, 5G is a network that adapts to user needs and dynamic changes in traffic, designed to serve a new class of users: “machines.” Therefore, latency has become a critical metric in 5G. Looking forward, 6G shall employ cell-less access networks, integrated nonterrestrial networks, joint sensing and communications, new spectrums such as terahertz (THz) communications, switching from traditional channel-based design paradigms to designing channels through novel technologies such as intelligent reconfigurable surfaces, open interfaces that interconnect all network functions, end-to-end orchestrators, and, most noticeably, artificial intelligence (AI) machines that govern all functional modules and operational services. The various network functions generate traces of various operations that are ingested into databases; then AI will leverage this data for optimized decisions that are reflected into network status transitions, resource utilization, service enhancement, and ultimately lead to self-synthesizing networks. Built upon commercial clouds, 6G will have the flexibility to scale and restructure for more resilient response to traffic fluctuations and user requirements. To this end, cybersecurity features will become an embedded part of network functions to shield the network services not only from external threats but also from hosting domains. From an air interface perspective, 6G will integrate nonterrestrial (space, air, drone, and ocean) communications technologies to connect and route new users such as drones and coastal trading vessels. Furthermore, future wireless networks need to make use of a spectrum that extends into the optical spectrum and includes the THz range. The channel becomes a critical component due to the impact of blockages and random orientations at these frequencies. Active and passive intelligent reflecting surfaces (IRSs) will become a new wireless system element that will help overcome new challenges related to coverage and the propagation channel.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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