Antenna systems for IoT applications: a review
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
In smart homes, industrial automation, healthcare, agriculture, and environmental monitoring, IoT antenna systems improve communication efficiency and dependability. IoT antenna systems affect network performance and connection by affecting gain, directivity, bandwidth, efficiency, and impedance matching. Dipole, patch, spiral, metamaterial-based, and other antenna types are tested in IoT settings to identify their applicability, benefits, and downsides. Current antenna technology has challenges with frequency, bandwidth, size, weight, material choices, and energy efficiency, requiring new solutions. According to the study, interference control, power consumption, and dynamic IoT adaptation research are inadequate. Metamaterials, nanomaterials, and 3D printing may circumvent these antenna design limitations. AI and machine learning can improve antenna design real-time optimization and performance in complex settings. The paper explores how standards and regulatory frameworks affect IoT antenna system development to ensure future designs meet a fast-growing market. For the growing range of IoT applications, this research suggests more flexible and reconfigurable antennas that can function across numerous frequency bands. The report emphasizes antenna material and design innovation to improve durability, cut costs, and scale manufacturing. This research tackles these key elements to enable the next generation of antenna systems to meet IoT technology's expanding needs and increase networked devices' functionality, efficiency, and integration across industries. This comprehensive approach helps identify current trends and concerns and prepares for future IoT antenna system advancements, enabling smarter, more connected, and more efficient technologies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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