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Enregistrement W4210890614 · doi:10.1109/jstsp.2021.3128751

Guest Editorial Advanced Signal Processing for Local and Private 5G Networks

2022· editorial· en· W4210890614 sur OpenAlexaff
Kyeong Jin Kim, Octavia A. Dobre, David López‐Pérez, H. Vincent Poor, Petar Popovski, Theodoros A. Tsiftsis, Miaowen Wen

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSouthern Taiwan Science ParkUniversity of BedfordshireNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceReliability (semiconductor)ThroughputSpecial sectionLatency (audio)TelecommunicationsCellular networkLow latency (capital markets)Computer networkKey (lock)Signal processingFocus (optics)WirelessComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The papers in this special section focus on advanced signal procesing for local and private 5G mobile communication netwworks. The papers describe the latest advances in emerging private 5G networks from the perspective of signal processing to advance its theoretical underpinnings and practical applications. Some enterprises, factories and other potential users have ultra-stringent communications performance requirements in terms of throughput, latency, reliability, availability, and device density, which cannot be met by 4G long term evolution (LTE) radio features. Instead, 5G new radio (NR) has the potential to deliver on such requirements, and shape both the industrial world as well as our daily lives, by providing spectrum exibility, multi-Gbps peak data rates, ultra-low latencies, high reliability, and massive connectivity. By building dedicated networks with complete control over every aspect of the network.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,019

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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