Identification of Intelligence Requirements of Military Surveillance for a WSN Framework and Design of a Situation Aware Selective Resource Use Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Protecting or safeguarding the place we live in is a basic activity of life. This is also observable in animals. Identifying a suitable place to build a nest or create a cozy home is a primary requirement of carefree living. Once such a place is identified and selected, a lot of effort and planning goes into making it comfortable. From then onwards begins the constant task of safeguarding the place of domicile. Protecting a place involves keeping a constant lookout for disruptive elements, invasion or attacks. The term corresponding to this activity is surveillance. Surveillance when extended to a city, a state, a nation and then to continents will perform the same functionality of enabling protection against attacks but at a larger scale. Unlike in case of a bird, animal or a family unit, such surveillance requires dedicated infrastructure. Usually such a large-scale surveillance infrastructure is designed, implemented and maintained by a dedicated military. Increase in organized crime and acts of terrorism have made military surveillance evermore important and an indispensable requirement of safety. In addition to attacks by men or manmade agents, natural calamities and disasters also require surveillance on an equally large scale. Surveillance which was historically centralized in deployment and investigative in essence needs to change. Existing surveillance and sensor infrastructure can be further used to gather intelligence. Aim of this work is to identify intelligence requirements of military surveillance for a WSN framework. We have designed and implemented an algorithm to compute the area under attack, communicated nearest neighbor nodes to carry out surveillance under attack. The proposed algorithm achieves situation aware selective use of sensor infrastructure.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».