Notice bibliographique
Résumé
Information and data gathering are closely linked. Many systems are based on gathering sensor data from multiple nodes and processing centrally (cloud based). Since accessibility to increasing amounts of data leads to better decisions, this puts an increasing processing pressure on the cloud. Coupled with better and more capable sensors which are now available, data gathering has grown and accelerated into almost all applications. While it is a clear expectation that this increased amount of data will improve outcomes, it is also clear that the increasing rate of sensor data must be processed at the same rate. The computation of local data remotely creates a bottleneck to the cloud resulting in long latency. Decisions may arrive back too late to determine the best course of action. Furthermore, remote servers must share their resources according to a strategy that may not be beneficial to the critical task being controlled. Untimely computation breakdown may make critical computations difficult or completely unavailable if out-of-range highlighting the need to provide computing intelligence and decision making on the edge. Recently, edge processing has been proposed and may be the only reasonable answer. With sufficient computing capability it can provide decisions with local data quickly bypassing the latency of a cloud connection. Even in the larger context where cloud computing is required, local computation preprocesses the data resulting in better utilization of the edge-cloud transmission link. As an illustration of this type of capability, an asset tracking demonstration with real hardware was generated at ON Semiconductor. This tracking system utilizes Bluetooth tag transmitters on each asset and multiple receiving antennas connected in a network detecting multiple angle-of-arrival (AoA) from each tag. The demonstrator system determines the tag location from these measurements.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».