Adaptive Data Transmission and Computing for Vehicles in the Internet-of-Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Efficient scheduling of vehicle resources is of great significance to guarantee vehicle safety and to achieve a higher level of automated driving. Considering the performance fluctuations in data transmission and processing during driving, this paper proposes an adaptive data transmission and computation optimization scheme, where the concept of the Internet-of-Intelligence is introduced to improve the resource decision-making efficiency through knowledge sharing instead of data sharing among vehicles. Specifically, the joint optimization problem is formulated to minimize the long-term energy consumption with the consideration of the average queuing latency guarantees. To provide a stable and fast solution, Lyapunov optimization method is first leveraged to transform the formulated stochastic problem into a series of short-term deterministic optimization subproblems. Afterwards, both the optimization-based solution and the learning-based solution are presented to fully illustrate the performance advantages of Internet-of-Intelligence applied to vehicle networks. The former can output the global optimal solution by iteration, while the latter aims at accelerating the distributed optimization decision-making through building a fast deep reinforcement learning framework based on shared knowledge among vehicles. Simulation results show the advantages of the proposed scheme in stability, energy consumption, and latency, and it also verifies the convergence speed and training accuracy of the proposed fast deep reinforcement learning framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».