Smartlife: A Point of Intelligence for Wireless Sensor Networks in Ubiquitous Environment
Notice bibliographique
Résumé
As home becomes more technologically advanced nowadays people not only need to protect their homes and families from theft or fire, but from carbon monoxide, excessive heat or low temperatures, flooding as well as monitoring their loved ones while they are away. In this research Project, we present the design case for an intelligent embedded system (Hardware and Software) called "SmartLife". We build a working prototype for SmartLife which is made up of tiny sensors, mobile devices, appliances and personal computers from diverse sources. Considering diversity in smart home environment the architecture must be open and flexible to embrace a variety of entities without any special favor towards particular participants or target domains. SmartLife will be the point of intelligence in the smart home environment (complete pervasive environment) which not only communicates with wireless sensors network (monitor & control) but also provides a secure state of mind to elderly homeowners. The work introduces the basics of uClinux kernel as well as the differences between uClinux and the general purpose operating system Linux. It also introduces FPGA based softcore CPU NIOS-II as an embedded platform for our research project. Our uClinux based architecture provides an integrated and comprehensive framework for building pervasive applications. We describe the design and implementation of our architecture as well as building SmartLife application within it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».