Adaptive Framing and Virtual Channel Scheduling Algorithm Based on Advanced Orbiting System for Consumer Sustainability in Industry 5.0
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
Based on the development needs of Industry 5.0, Advanced On-orbit Systems (AOS) can be integrated with terrestrial 5G networks, with large-scale IoT links as well as with flexible deployment and resource optimization, enabling efficient transmission of multiple types of industrial data, human-machine collaboration, and improving the flexibility, innovation and efficiency of production processes. This paper first proposes an AOS adaptive framing algorithm based on an optimization threshold. The algorithm adaptively adjusts the frame waiting time according to the packet arrival conditions and optimizes the frame waiting time threshold using a differential evolution algorithm. Furthermore, an AOS virtual channel scheduling algorithm based on a Deep QNetwork (DQN) is proposed. The algorithm considers the service priority, scheduling delay and frame residual to find the optimal virtual channel scheduling order. Through simulation, it can be seen that the adaptive framing algorithm based on optimized threshold values can effectively reduce the average framing time and average packet delay while ensuring the efficiency of frame reuse. Moreover, the virtual channel scheduling algorithm based on DQN can better meet the needs of the network, effectively reducing the average scheduling delay and frame residual. The combination of AOS framing and virtual channel scheduling can improve transmission efficiency and optimize system performance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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