Performance assessment of next-generation wireless mobile systems
Notice bibliographique
Résumé
The deployment of third generation (3G) systems such as Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) and code division multiple access (CDMA) 1X is now ubiquitous. Furthermore, several operators have already deployed evolved 3G systems such as high speed packet access (HSPA) and 1x evolution data optimized (1× EV-DO). These 3G and evolved 3G systems are based on spread spectrum technologies. Now the industry has begun to focus on next-generation wireless systems based on orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technology, flat-Internet Protocol (IP) architectures, and advanced multiple input-multiple output (MIMO) capabilities. These next-generation technologies, primarily are: 3rd Generation Partnership Project (3GPP)-based evolved UMTS terrestrial radio access network (EUTRAN), also called Long Term Evolution (LTE); 3rd Generation Partnership Project 2 (3GPP2)-based Ultra Mobile Broadband (UMB); and Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802. 16e-based Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX). These technologies are in the final specifications to initial deployment phases in selected markets. This paper provides an overview and performance analysis of these next-generation technologies based on their initial releases. Additionally, a comparative performance analysis of these technologies is also presented.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».