Retracted: Softwarized Resource Management and Allocation With Autonomous Awareness for 6G-Enabled Cooperative Intelligent Transportation Systems
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Notice bibliographique
Résumé
Cooperative intelligent transport system (C-ITS) is one emerging application scenario in 6G. Within the content of 6G, softwarization is the dominant attribute of networks. 6G networks are required to have the intelligence and autonomy attributes, too. With softwarization and autonomy, not only the network capable of flexibly managing softwarized resources can be achieved, but also the network can learn and adapt itself with respect to the dynamic networking environment. However, multiple issues stand in the way of developing 6G networks, requiring to be addressed. In this paper, the softwarized resource management and allocation with autonomy and intelligence awareness in 6G networks for C-ITS application is researched. Firstly, key enabling technologies and problem model of 6G-enabled C-ITS are described. Then, an architecture design enabling to achieve the intelligent and softwarized resource management and allocation per service request, abbreviated as ReMaAl-AutoNet, is proposed. The proposed architecture design, based on reinforcement learning (RL), can realize the intelligent resource management and allocation by undergoing the training. Afterwards, simulations are illustrated to validate the proposed ReMaAl-AutoNet architecture. For instance, the successful ratio of ReMaAl-AutoNet has an advantage of over ten percentages than the direct counterpart without training.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».