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Enregistrement W4315629466 · doi:10.3233/atde221252

Continuous Evolution for 5G: Comprehensive Study and Challenges

2023· book-chapter· en· W4315629466 sur OpenAlexaboutno aff
Sanjay Vaishnaw, P. Bala Srinivas

Notice bibliographique

RevueAdvances in transdisciplinary engineering · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile broadbandTelecommunications3rd Generation Partnership Project 2Mobile telephonyStandardizationComputer scienceRadio access technologyFourth generationIMT AdvancedNext-generation networkInteroperabilityFirst generationWiMAXWireless broadbandWirelessBroadbandThird generationEngineeringMobile radioMobile computingMobile technologyWireless networkMobile WebTelecommunications linkUser equipmentBase stationWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, Fifth generation mobile technology is termed 5G. It is basically a standard notation, used for a major phase of mobile telecommunication other than 4G standards. After the overall success of fourth generation (4G) mobile communications which was based on the platform named “Long Term Evolution (LTE)-Advanced standard” developed by the Third Generation Partnership Project (3GPP), the industry along with the research department such as International Telecommunication Union — Radio communications Standardization Sector (ITU-R), 3GPP, has been continuously working on the 5G mobile communication standards through some projects, such as the EU FP7 METIS and independently. In the year 2015, a paper has published in which it was reported that ITU-R developed a vision for 5G mobile communications. This vision supports the accommodation of explosive growth of data traffic through enhanced mobile broadband (eMBB). It also supports massive machine-type communications (MTC), along with ultra-reliable and low-latency communications (URLLC). This paper presents a review of the innovation, updates, and advancements from the first generation (1G) to the fifth generation (5G). Also, the network capabilities providing reasonable broadband wireless connectivity for all generations of telecommunication are discussed here.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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