Retraction Notice: A DQN-Based Frame Aggregation and Task Offloading Approach for Edge-Enabled IoMT
Notice bibliographique
Résumé
The rapid expansion of wearable medical devices and health data of Internet of Medical Things (IoMT) poses new challenges to the high Quality of Service (QoS) of intelligent health care in the foreseeable 6 G era. Healthcare applications and services require ultra reliable, ultra low delay and energy consumption data communication and computing. Wireless Body Area Network (WBAN) and Mobile Edge Computing (MEC) technologies empowered IoMT to deal with huge data sensing, processing and transmission in high QoS. However, traditional frame aggregation schemes in WBAN generate too much control frames during data transmission, which leads to high delay and energy consumption and is not flexible enough. In this paper, a Deep Q-learning Network (DQN) based Frame Aggregation and Task Offloading Approach (DQN-FATOA) is proposed. Firstly, different service data were divided into queues with similar QoS requirements. Then, the length of the frame aggregation was selected dynamically by the aggregation node according to the delay, energy consumption, and throughput by DQN. Finally, the number of tasks offloaded was selected due to the current state. Compared with the traditional scheme, the simulation results show that the proposed DQN-FATOA has effectively reduced delay and energy consumption, and improved the throughput and overall utilization of WBAN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | medium |
| gpt | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Éditorial Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».