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Enregistrement W4285813996 · doi:10.1109/iwcmc55113.2022.9824136

Reasoning about Uncertainty over IoT Systems

2022· article· en· W4285813996 sur OpenAlexaff
Ghalya Alwhishi, Jamal Bentahar, Nagat Drawel

Notice bibliographique

Revue2022 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScalabilityModel checkingInternet of ThingsSet (abstract data type)Block (permutation group theory)Model transformationReliability (semiconductor)Distributed computingCyber-physical systemTransformation (genetics)Formal verificationFormal methodsSoftware engineeringEmbedded systemTheoretical computer scienceArtificial intelligenceProgramming languageConsistency (knowledge bases)DatabaseOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of the Internet of Things (IoT) has led to a rapid increase in the number of applications that are deployed within open and uncertain physical environments. The main challenge that faces IoT applications is how to ensure the reliability of the interaction between its different components. In this paper, we propose a practical and scalable approach that involves reasoning about uncertainty of these applications using multi-valued model checking. We introduce a building block for formal specification and automatic verification of IoT services in uncertain settings. After modeling and simulating a smart home framework behavior, we introduce a set of system specifications and verify whether the given framework meets those specifications. Finally, we present the experimental results obtained using a transformation algorithm and the NuSMV tool.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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