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Enregistrement W4293258835 · doi:10.1109/mwc.003.2200022

Self-Evolving and Transformative Protocol Architecture for 6G

2022· article· en· W4293258835 sur OpenAlexaff
Lin Cai, Jianping Pan, Wenjun Yang, Xiangyu Ren, Xuemin Shen

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMulticastDistributed computingQuality of serviceWirelessArchitectureProtocol (science)Computer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fusion of digital and real worlds in all dimensions will be the driving force for future sixth-generation (6G) wireless systems. Ubiquitous in-time and on-time communication services between humans, machines, robots, and their virtual counterparts are essential, and they expand from the ground to air, space, underground, and deep sea. 6G systems are not only data pipelines but also large-scale distributed computing systems with integrated sensing, processing, storage, communication, and computing capabilities. It is challenging to build ubiquitous and intelligent 6G systems, handling stringent quality-of-service (QoS) requirements, providing a rich set of communication modes, including unicast, multicast, broadcast, in-cast, group-cast, and supporting user-centric mobile applications. In this article, we propose a new protocol architecture: Self-Evolving and Transformative (SET) architecture, that can provide a wide range of control functions, and be intelligently configured for different types of 6G applications and networking environments. Its design principles, potentials, and open issues are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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