MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4368227698 · doi:10.1109/icrtec56977.2023.10111923

Reliable Informational Data and Secured Deviation Notification over Networks Using IOT

2023· article· en· W4368227698 sur OpenAlexaff
Vyshali Rao K P, Srividya Ramisetty, M. Dhanalakshmi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFailoverComputer scienceDowntimeMQTTServerComputer networkDatabase serverSystem administratorEncryptionOperating systemDatabaseMessage queueTimestampEmbedded systemInternet of Things

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need of uninterrupted services from servers, networks and databases in the current environment relying completely on computing technologies. This paper implements Automatic database duplication with one master database server and multiple slave database servers. The proposed system ensures slave database server replicates data of master server which can be used to restore services in case master server fails. Existing method does this with human intervention which is a time consuming process. Therefore, the proposed system ensures to implement automatic failover capabilities with relatively low downtime and notifying the same using smart alert system. The alert mechanism includes sending an encrypted message notifying the master failure, any deviation from normal working of automatic up gradation software. The messages exchanged are AES encrypted using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) as IOT protocol. The proposed system implemented with Arduino, Sensors and java keycards. Results prove automatic failover utilizes less resources and system downtime is almost zero compared to manual failover. Analysis of performance, System downtime, time estimation is carried out to check the time required for key generation and encryption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIoT and Edge/Fog ComputingTravaux en français237 207