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Enregistrement W4406312232 · doi:10.1201/9781003583127-2

Japan's 2030 vision for 6G

2025· book-chapter· en· W4406312232 sur OpenAlexaboutno aff
Rajendra Kumar, Rama Maliya, Vaidehi Shah, Masanori Fukui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunicationsChinaChristian ministrySoftware deploymentEngineeringGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 6G infrastructure in telecommunication terminology refers to physical equipment and technical standards of a sixth-generation technology using wireless communications. This technology is expected to be available in the 2030s and the 6G research journey is on its way. Many developing and developed countries like Japan, the USA, Canada, Europe, UK, Australia, Singapore, China, India, and Malaysia have started experiments working on the major challenges in the development of the proposed system. In fact, the Ministry of Industry and Information Technology of China has already publicized planning to start research and development on 6G technology, with a target to launch a trial network by the beginning of 2030. Parallelly, Japan is also working on a comprehensive strategy for 6G technology and they are expecting that 6G technology will be 10 times faster than 5G. The 6G infrastructure requirements include the ability to use the digital divide optimally, collect data using sensors with high reliability, integrating sub-networks, and processing data in real-time over a trustworthy environment. The vision for 6G infrastructure development is to create a seamless reality where the digital and physical worlds are merged. Such merged reality with the development of 6G in the future may offer new dimensions to meet and interact with other people along with new opportunities to work from anywhere with dreamy experiences from faraway places and diverse cultures. This chapter presents the development and review of progress in the 6G market in Japan. The study also presents the 2030 vision of 6G technology in Japan.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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