Smart systems: A review of theory, applications, and recent advances
Notice bibliographique
Résumé
Rapid technological advancements have permeated numerous professional fields, transforming mundane tasks and complex operations alike, with examples evident in smart cities, healthcare, and various industries. As a result, a significant surge in the literature concerning smart systems is observed, as is the rise of pragmatic implementations of such systems. In this comprehensive survey paper, we decompose the cumulative smart system architecture into five fundamental components, namely: control, perception, knowledge, communication, and security. Inspired by the underlying notions of cognitive dynamics theory, each component is discussed in detail and categorized, thoroughly detailing necessary concepts and functionality. To add, we discuss the state of the art with respect to each of these components and the most impactful applications of smart systems. From this, gaps in smart systems literature can be identified, where future work is proposed to rectify shortcomings in published methods. This work therefore has foremost utility to those investigating smart systems from an academic standpoint, with the goal of examining the smart system taxonomy and the most modern methods. In addition to further defining the smart system framework, our analysis concluded that the most increasingly researched, and most important components in advancing smart systems applications are knowledge and security. Primarily, this is motivated by aspirations towards safe, adaptive, and robust data-driven autonomy in large scale systems. We conclude that blockchain, IoT, and machine learning protocols and technologies are continuously developing topics that will be essential in smart system advancement.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».