AI-Driven Computational Frameworks: Advancing Edge Intelligence and Smart Systems
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
The rapid advancements in Artificial Intelligence (AI) and Edge Computing are transforming modern computing paradigms by enabling real-time processing, low-latency decision-making, and enhanced intelligence in smart systems. This paper presents an AI-driven computational framework that integrates Edge Intelligence (EI) with adaptive deep learning models to optimize data processing and decision-making at the edge. The proposed framework employs federated learning, neuromorphic computing, and reinforcement learning-based optimization to improve efficiency, security, and scalability in distributed edge environments. Key components include lightweight AI models for energy-efficient edge inference, privacy-preserving techniques using homomorphic encryption and blockchain, and self-learning architectures for adaptive real-time analytics. The study evaluates the framework’s performance in diverse applications, including smart healthcare, autonomous vehicles, and industrial IoT, demonstrating significant improvements in computational efficiency, network resilience, and response time compared to traditional cloud-based architectures. Comprehensive simulations and real-world case studies validate the feasibility and effectiveness of the proposed approach, showing a 35% reduction in latency, a 30% increase in energy efficiency, and a 50% improvement in decision accuracy in edge-enabled smart systems. This research highlights the critical role of AI-driven computational frameworks in advancing next-generation intelligent computing, paving the way for autonomous, secure, and efficient edge-based smart environments.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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