Guest Editorial: Ubiquitous Intelligence for Internet of Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
As one of the prominent networking paradigms in the realm of the Internet of Things (IoT), the Internet of Vehicles (IoV) facilitates seamless information dissemination and task processing among vehicles equipped with onboard sensing, communication, computing, and storage capabilities. With the advancements in artificial intelligence (AI) techniques, there is a vision to achieve pervasive intelligence within the IoV ecosystem. Various network entities, including connected vehicles, wireless base stations, edge/cloud servers, and aerial/space-assisted devices (such as drones and satellites), are expected to interact efficiently to perceive, reason, and make intelligent decisions based on contextual awareness. These advancements aim to enhance networking and computing effectiveness. The realization of an intelligent, safe, and ubiquitous IoV heavily relies on highly responsive task computing, adaptive networking, and efficient resource control to meet the increasingly diverse requirements of vehicular applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».