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Enregistrement W4237504221 · doi:10.1002/dac.1095

An energy‐efficient scheme in next‐generation sensor networks

2010· article· en· W4237504221 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

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless sensor networkEnergy consumptionComputer networkNode (physics)Quality of serviceNext-generation networkEfficient energy useScheme (mathematics)BroadbandExploitWirelessKey distribution in wireless sensor networksWireless networkTelecommunicationsElectrical engineeringComputer securityThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A next‐generation network (NGN) is an advanced network that exploits multiple broadband and QoS‐enabled transport technologies to provide telecommunication services. The principles and requirements of convergence of wireless sensor networks are likely to deliver all the desired benefits of NGN and should be carefully studied. In this paper, we focus on the power consumption topic, which is a fundamental concern in wireless multimedia sensor networks (WMSNs). Node placement in WMSNs has considerable impact on network lifetime. In this paper, we have investigated and developed a power‐efficient node placement scheme (PENPS) in linear WMSNs, which can minimize the average energy consumption per node and maximize the network lifetime. The analysis of PENPS and the comparison of performance with the equal‐spaced placement scheme (EPS) show that PENPS scheme can significantly decrease the average energy consumption per node, which can prolong the lifetime of sensor nodes and sensor networks effectively. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,253 · 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