Edge Communication Efficiency with GNN in the Internet of Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular edge plays a central role in ensuring an effective allocation of resources to provide services and applications. Resource allocation and communication in dynamic vehicular environments face numerous challenges in efficiently managing resources and data sharing, specifically managing the intricate balance of connectivity, storage, energy, computing, and cost of resources. These challenges are also affected by mobility, resulting in the demand for precision in communication range, density, and resource availability. Efficient resource allocation is a critical objective within vehicular networks, and to achieve this, intelligence, prediction, optimization, and incentive modelling are often employed. However, challenges persist, such as sporadic connectivity, transmission delays, and the inherent uncertainty of highly dynamic environments. In response to these challenges, this paper introduces the use of graph neural networks (GNNs) to learn hidden spatial and functional patterns in complex vehicular networks. Combining with clustering-based methodologies. This approach enables the intelligent organization of network nodes, reducing transmission delays and enhancing connectivity in dynamic environments. The resulting framework supports predictions and estimates based on evolving communication and mobility patterns. They are further improving the efficiency of connectivity and communications in vehicular edge networks. Using graph neural networks (GNN) and clustering techniques to address connectivity challenges, reduce transmission latency, and manage the inherent unpredictability of rapidly changing vehicular settings, this study is poised to enhance the delivery of services and applications in vehicular networks. It also lays the foundation for prospective research into resource management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».