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Enregistrement W4220670973 · doi:10.1109/iccci54379.2022.9740853

Review on Energy Efficient V2V Communication Techniques for a Dynamic and Congested Traffic Environment

2022· article· en· W4220670973 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

Revue2022 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWirelessEfficient energy useInformation exchangeBeamformingField (mathematics)Energy (signal processing)Computer networkDistributed computingTelecommunicationsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Speed Electric vehicles are very significant in urban environment to accomplish the information exchange wirelessly. Meanwhile, energy crisis that the present generation is facing is contributed in major by wireless communication, specifically in (V2V) domain. As the traffic grows and the information content is quite bulky, V2V faces many challenges in terms of energy utilization and power wastage. Modern wireless architectures and allied researches need to be intact on V2V communication to minimize the power loss issues and maximizes the energy efficiency. This paper is focused on recent advance technologies in the field of V2V communication that aims in uninterrupted connectivity in a very dynamic and congested environment. A comparative study of different architectures and algorithms are provided in this paper, to enable the readers to select appropriate techniques based on the real-time traffic conditions. In addition, energy efficient beamforming algorithms and related optimization techniques are briefly described that contributes to a faithful information exchange between the high-speed vehicles.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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