Spatial Configuration of Agile Wireless Networks with Drone-BSs and\n User-in-the-loop
Notice bibliographique
Résumé
Agile networking can reduce over-engineering, costs, and energy waste.\nTowards that end, it is vital to exploit all degrees of freedom of wireless\nnetworks efficiently, so that service quality is not sacrificed. In order to\nreap the benefits of flexible networking, we propose a spatial network\nconfiguration scheme (SNC), which can result in efficient networking; both from\nthe perspective of network capacity, and profitability. First, SNC utilizes the\ndrone-base-stations (drone-BSs) to configure access points. Drone-BSs are\nshifting paradigms of heterogeneous wireless networks by providing radically\nflexible deployment opportunities. On the other hand, their limited endurance\nand potential high cost increase the importance of utilizing drone-BSs\nefficiently. Therefore, secondly, user mobility is exploited via\nuser-in-the-loop (UIL), which aims at influencing users' mobility by offering\nincentives. The proposed uncoordinated SNC is a computationally efficient\nmethod, yet, it may be insufficient to exploit the synergy between drone-BSs\nand UIL. Hence, we propose joint SNC, which increases the performance gain\nalong with the computational cost. Finally, semi-joint SNC combines benefits of\njoint SNC, with computational efficiency. Numerical results show that\nsemi-joint SNC is two orders of magnitude times faster than joint SNC, and more\nthan 15 percent profit can be obtained compared to conventional systems.\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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».