Research on Higher Vocational Education Resource Sharing System Incorporating Edge Computing in the Perspective of “Blockchain+Education”
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the "blockchain + education" perspective, focusing on the integration of edge computing in the higher education resource sharing system.Through the benign interaction between blockchain and edge computing in the system data management system, the security and ef iciency of data storage and transmission of shared resources in the system can be improved.In order to improve the performance of the system's educational resource sharing, this paper utilizes the node identi ication model on the basis of the traditional PBFT consensus algorithm for the selection of master nodes and the monitoring of malicious nodes.Meanwhile, in order to ensure the balanced allocation of educational resources within the sharing system as much as possible, this paper utilizes the differential evolution (DE) algorithm for the balanced allocation of system resources and the educational resources within the system.The results of experiments and system tests show that the improved PBFT consensus algorithm (NR-PBFT) in this paper shows obvious superiority in tests such as throughput and latency.Although the educational resource allocation model performs poorly in the allocation of resources with larger technology such as digital books, the results for the allocation of teacher resources can effectively prove the effectiveness of the resource allocation model in this paper.In addition, the system test results also show that the system in this paper has good performance, and the introduction of edge computing can signi icantly reduce the packet loss rate of resource sharing, which has considerable application value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».