Notice bibliographique
Résumé
Interest in a new generation of engineering systems enabled with cognition, started with cognitive radio , a term that was coined by Mitola and McGuire (1999). In that article, the idea of cognitive radio was introduced within the software-defined radio (SDR) community. Subsequently, Mitola (2000) elaborated on a so-called “radio knowledge representation language” in his own doctoral dissertation. Furthermore, in a short section entitled “Research issues” at the end of his doctoral dissertation, Mitola went on to say the following: ‘How do cognitive radios learn best? merits attention’. The exploration of learning in cognitive radio includes the internal tuning of parameters and the external structuring of the environment to enhance machine learning. Since many aspects of wireless networks are artificial, they may be adjusted to enhance machine learning. This thesis did not attempt to answer these questions, but it frames them for future research. Then, in Haykin (2005a), the first journal paper on cognitive radio, detailed expositions of signal processing, control, learning and adaptive processes, and game-theoretic ideas that lie at the heart of cognitive radio were presented for the first time. Three fundamental cognitive tasks, embodying the perception–action cycle of cognitive radio, were identified in that 2005 paper: radio-scene analysis of the radio environment performed in the receiver; transmit-power control and dynamic spectrum management, both performed in the transmitter; and global feedback, enabling the transmitter to act and, therefore, control data transmission across the forward wireless (data) channel in light of information about the radio environment fed back to it by the receiver.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».