Increasing Energy Efficiency in Sensor Networks: Blue Noise Sampling and\n Non-Convex Matrix Completion
Notice bibliographique
Résumé
The energy cost of a sensor network is dominated by the data acquisition and\ncommunication cost of individual sensors. At each sampling instant it is\nunnecessary to sample and communicate the data at all sensors since the data is\nhighly redundant. We find that, if only a random subset of the sensors acquires\nand transmits the sample values, it is possible to estimate the sample values\nat all the sensors under certain realistic assumptions. Since only a subset of\nall the sensors is active at each sampling instant, the energy cost of the\nnetwork is reduced over time. When the sensor nodes are assumed to lie on a\nregular rectangular grid, the problem can be recast as a low-rank matrix\ncompletion problem. Current theoretical work on matrix completion relies on\npurely random sampling strategies and convex estimation algorithms. In this\nwork, we will empirically show that better reconstruction results are obtained\nwhen more sophisticated sampling schemes are used followed by non-convex matrix\ncompletion algorithms. We find that the proposed approach coupling blue-noise\nsampling with non-convex reconstruction algorithm, gives surprisingly good\nresults.\n
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».