Enabling Fog–Blockchain Computing for Autonomous-Vehicle-Parking System: A Solution to Reinforce IoT–Cloud Platform for Future Smart Parking
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.
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of modern technologies, including the IoT and blockchain, smart-parking (SP) systems are becoming smarter and smarter. Similar to other automated systems, and particularly those that require automation or minimal interaction with humans, the SP system is heuristic in delivering performances, such as throughput in terms of latency, efficiency, privacy, and security, and it is considered a long-term cost-effective solution. This study looks ahead to future trends and developments in SP systems and presents an inclusive, long-term, effective, and well-performing smart autonomous vehicle parking (SAVP) system that explores and employs the emerging fog-computing and blockchain technologies as robust solutions to strengthen the existing collaborative IoT-cloud platform to build and manage SP systems for autonomous vehicles (AVs). In other words, the proposed SAVP system offers a smart-parking solution, both indoors and outdoors, and mainly for AVs looking for vacant parking, wherein the fog nodes act as a middleware layer that provides various parking operations closer to IoT-enabled edge devices. To address the challenges of privacy and security, a lightweight integrated blockchain and cryptography (LIBC) module is deployed, which is functional at each fog node, to authorize and grant access to the AVs in every phase of parking (e.g., from the parking entrance to the parking slot to the parking exit). A proof-of-concept implementation was conducted, wherein the overall computed results, such as the average response time, efficiency, privacy, and security, were examined as highly efficient to enable a proven SAVP system. This study also examined an innovative pace, with careful considerations to combatting the existing SP-system challenges and, therefore, to building and managing future scalable SP systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle