MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391772304 · doi:10.55893/epsilon.v21i2.109

Analisis Pengaruh Penggunaan AAU pada Swap RRU terhadap Kualitas Layanan Telekomunikasi di Wilayah Pusdikom Cibeureum Cimahi

2024· article· en· W4391772304 sur OpenAlexaff
Ni Ketut H.D, Ayurisa Monaretta Konadi, Fauzia Haz

Notice bibliographique

RevueEPSILON Journal of Electrical Engineering and Information Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunicationsUpgradeSwap (finance)Economic shortageTowerPopulationTelecommunications equipmentComputer scienceEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telecommunications technology continues to undergo advancements. The enabler of communication in the field of telecommunications is the telecommunications equipment installed on a BTS tower. These devices are constantly being updated to improve the service provided by the provider to meet the needs of customers. One of the network technologies currently used is 4G LTE. To enhance the network service, one of the measures taken is performing a swap or upgrade of the telecommunications equipment on a BTS tower. The upgrade of telecommunications equipment is also influenced by the population in the vicinity of the BTS tower. This allows for the replacement of telecommunications devices with ones that have broader coverage and better signal quality. This research, we discuss the issue of network capacity shortage in the Cibeureum area, South Cimahi. This is indicated by the addition of AAUs to the BTS tower in Pusdikom, Cibeureum. This research found data that South Cimahi is the most densely populated area in the city compared to other districts. Therefore, the addition of AAUs is highly effective for this issue. It is known that the AAUs are added to replace the RRUs on the tower. This is because the capacity and transmission channels of AAUs are greater than RRUs. The addition of AAU with 32T32R specifications to the tower improves signal quality with the following parameter values: RSRP(dbm): -68, -72, -76; RSRQ(db): -11, -10, -10; and SNR(db): 1, 1, 4. These values are categorized as good, indicating that the addition of AAU to the tower can effectively increase network capacity and transmission channels, thereby improving network quality in the area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEPSILON Journal of Electrical Engineering and Information TechnologyMême sujetEducation and Military IntegrationTravaux en français237 207