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Enregistrement W4235344571 · doi:10.1049/pbpc033e_ch8

Human-in-the-loop models for multi-access edge computing

2020· book-chapter· en· W4235344571 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

RevueInstitution of Engineering and Technology eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAge of Information Optimization
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoop (graph theory)Human-in-the-loopComputer scienceEdge computingEnhanced Data Rates for GSM EvolutionDistributed computingHuman–computer interactionTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, studied the role of HITL-centric networks based on the concept of MEC-enabled FiWi-enhanced LTE-A HetNets in realizing the Tactile Internet's <10 -ms delay challenge, thereby paying particular attention to coexistent local/nonlocal teleoperation and inquiring into the specific characteristics of haptic traces at the packet level. The Tactile Internet traffic analysis reveals that the teleoperation command and feedback paths can be jointly modeled by the GP, gamma, or deterministic packet inter-arrival time distribution, depending on the value of DC parameter d. DC was shown to be particularly effective in the command path. Alternatively, in the feedback path, the proposed AI-based sample forecasting module embedded in MEC servers is instrumental in achieving a very high haptic sample forecasting accuracy with an MSE of zero in case of local teleoperation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,715

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,215 · 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