INGR Roadmap Energy Efficiency Chapter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This 2021 Edition of the IEEE International Network Generations Roadmap (INGR) contains a new Chapter dedicated to Energy Efficiency, which builds upon the initial white paper released in April 2020 [1]. For this purpose, the Energy Efficiency Working Group developed an analysis of the energy efficiency constraints across the whole ecosystem of the Fifth Generation “5G” and following network infrastructure, which can be leveraged by all stakeholders to prioritize resources allocation and technology development to ensure that both technical and economic forecasts can be met. The complexity of the ecosystem and the traditionally siloed approach within the Industry has often prevented the adoption of a holistic approach to addressing the fundamental problem of energy, which is the ultimate constraint to any complex deployment. The proposed framework facilitates an assessment of bottlenecks and their implication on the network: it may be used by both academic and industry stakeholders to develop solutions that address the real issues and enable a healthy ecosystem. After a comprehensive survey of the ecosystem and its challenges, the following key areas were selected for a more in-depth analysis: •Network Efficiency •Small Cell Migration •Base Station Power •Economic Factors •Grid/Utility This Chapter also identifies the need for a comprehensive “Systems-of-Systems” (SoS) analysis to address the complex inter-relations among the multiple layers, which the infrastructure leverages. An initial proposal describes how a model can be built to enable a comprehensive assessment of energy requirements across such a diverse ecosystem. A future step in the process will consolidate a proposal for standardization of this model, which can be utilized by all stakeholders for both analysis and forecasting of capabilities and return on investment.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle