SFoG-RPI: A Secured QoS Aware and Load Balancing Framework for FoG Computing in Healthcare Paradigm
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
Diabetes, characterized by persistently high blood glucose levels, has been identified as a hazardous health condition, potentially leading to severe complications such as heart attacks, strokes, and heart failure.This study introduces a fog-based remote health monitoring system designed to mitigate the devastating impacts of diabetes and hypoglycemia.This system persistently monitors health parameters including glucose levels, carbohydrate intake, physical activities, heart rate, and blood pressure.It additionally supports advanced services such as feature extraction, distributed local storage, and enhanced security.The traditional cloud-based architecture, while effective, often results in significant latency due to the processing of vast amounts of data.By bringing computing servers closer to users, Fog computing addresses this issue, reducing latency, and increasing security, resource accessibility, and on-demand scaling.In this context, the proposed system aims to minimize latency and network usage while addressing critical issues such as security, access control, and privacy.It employs lossy data compression at the gateway level to decrease network bandwidth and enhance efficiency.Furthermore, the system introduces a novel Load Balancing mechanism to distribute the load among fog nodes evenly.It utilizes lightweight cryptographic algorithms, efficient key exchange protocols, and digital signatures to ensure confidentiality, authentication, and user privacy.The performance of the proposed framework was evaluated in terms of average processing time, energy consumption management, computational resource distribution, latency, and network usage.When compared with other systems, the proposed framework demonstrated superior results, thus validating its effectiveness.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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