FeD-TST: Federated Temporal Sparse Transformers for QoS Prediction in Dynamic IoT Networks
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
Internet of Things (IoT) applications generate tremendous amounts of data streams which are characterized by varying Quality of Service (QoS) indicators. These indicators need to be accurately estimated in order to appropriately schedule the computational and communication resources of the access and Edge networks. Nonetheless, such types of IoT data may be produced at irregular time instances, while suffering from varying network conditions and from the mobility patterns of the edge devices. At the same time, the multipurpose nature of IoT networks may facilitate the co-existence of diverse applications, which however may need to be analyzed separately for confidentiality reasons. Hence, in this paper, we aim to forecast time series data of key QoS metrics, such as throughput, delay, packet delivery and loss ratio, under different network configuration settings. Additionally, to secure data ownership while performing the QoS forecasting, we propose the FeDerated Temporal Sparse Transformer (FeD-TST) framework, which allows local clients to train their local models with their own QoS dataset for each network configuration; subsequently, an associated global model can be updated through the aggregation of the local models. In particular, three IoT applications are deployed in a real testbed under eight different network configurations with varying parameters including the mobility of the gateways, the transmission power and the channel frequency. The results obtained indicate that our proposed approach is more accurate than the identified state-of-the-art solutions.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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