Scalable and robust fog-computing design & dimensioning in dynamic, trustless smart cities
Notice bibliographique
Résumé
Le concept de Ville Intelligent concerne l’interconnectivité totale de plusieurs industries vers l’amélioration des modes de vie des résidents. Ceci est rendu possible par la croissance et l'utilisation généralisée de l'Internet des objets (IoT), un vaste réseau de dispositifs de collecte de données répartis dans de multiples applications. Cependant, la plupart des appareils IoT disposent de peu de ressources et s'appuient sur des serveurs externes pour traiter et stocker les données collectées. En raison de la congestion et de la distance élevées, les centres de données Nuage (Cloud) peuvent entraîner une latence élevée dans leur réponse IoT, ce qui peut être inacceptable dans certaines applications IoT. Au lieu de cela, l'informatique Brouillard (fog-computing) a été proposé comme une couche hétérogène hautement virtualisée de serveurs à la périphérie du réseau, ce qui permet un traitement des données IoT à faible latence. Les contributions actuelles au brouillard informatique supposent qu'une infrastructure de brouillard est déjà en place. De plus, chaque contribution nécessite des caractéristiques différentes sur l’infrastructure du brouillard. Cette thèse formule un schéma de conception et de dimensionnement évolutif et modifiable pour une infrastructure de brouillard généralisée. Ceci est modélisé et résolu sous la forme d'un programme linéaire à nombres entiers mixtes (MILP), et détendu à l'aide de plusieurs techniques telles que la génération de colonnes et la décomposition de Benders. De nombreuses préoccupations concernant les performances du réseau brouillard sont prises en compte et résolues, telles que le trafic IoT élevé, la congestion du réseau et les dysfonctionnements des nœuds brouillard. Les nœuds de brouillard dynamiques, tels que les nœuds de brouillard à la demande et les véhicules aériens sans pilote mobiles (UAV-brouillard) sont intégrés dans les modèles de conception et de dimensionnement actuels pour ajouter de la flexibilité et de la robustesse au réseau. Un système basé sur la blockchain et des preuves de connaissance nulle est introduit pour renforcer l'intégrité des nœuds de brouillard. Le résultat est un schéma de conception et de dimensionnement évolutif pour une infrastructure de brouillard robuste, flexible et fiable dans un environnement de brouillard-IoT dynamique et malveillant.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».