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Enregistrement W4404006751 · doi:10.1145/3703154

A Survey on Emerging Trends and Applications of 5G and 6G to Healthcare Environments

2024· review· en· W4404006751 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Computing Surveys · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen MunicipalityNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceHealth careData scienceSurvey researchBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A delay, interruption, or failure in the wireless connection has a significant impact on the performance of wirelessly connected medical equipment. Researchers presented the fastest technological innovations and industrial changes to address these problems and improve the applications of information and communication technology. The development of the 6G communication infrastructure was greatly aided by the use of Block-chain technology, artificial intelligence (AI), virtual reality (VR), and the Internet of Things (IoT). In this article, we comprehensively discuss 6G technologies enhancement, its fundamental architecture, difficulties, and other issues associated with it. In addition, the outcomes of our research help make 6G technology more applicable to real-world medical environments. The most important thing that this study has contributed is an explanation of the path that future research will take and the current state-of-the-art. This study might serve as a jumping-off point for future researchers in the academic world who are interested in investigating the possibilities of 6G technological developments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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