A Quantum-Inspired Sensor Consolidation Measurement Approach for Cyber-Physical Systems
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
Cyber-Physical System (CPS) devices interconnect to grab data over a common platform from industrial applications. Maintaining immense data and making instant decision analysis by selecting a feasible node to meet latency constraints is challenging. To address this issue, we design a quantum-inspired online node consolidation (QONC) algorithm based on a time-sensitive measurement reinforcement system for making decisions to evaluate a feasible node, ensuring reliable service and deploying the node at the appropriate position for accurate data computation and communication. We design an Angular-based node position analysis method to localize the node through rotation and t-gate usage to mitigate latency and enhance system performance. We formalize the estimation and selection of the feasible node based on quantum formalization node parameters (node contiguity, node optimal knack rate, node heterogeneity, probability of fusion variance error ratio). We design a fitness function to assess the probability of node fitness before selection. The simulation results show that our approach achieves an effective measurement rate of performance index by reducing the average error ratio from 0.17-0.22, increasing the average coverage ratio from 29% to 42%, and the qualitative execution frequency of services. Moreover, the proposed model achieves a 74.3% offloading reduction accuracy and a 70.2% service reliability rate compared to state-of-the-art approaches. Our system is scalable and efficient under numerous simulation frameworks.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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