Enhancing IoT Data Integration: A Unified Interoperability Framework
Notice bibliographique
Résumé
Industries have been racing to integrate Internet of Things (IoT) devices into their systems and make full use of their readings, as these devices give a glimpse into the current state of particular entities. This is enormously insightful for real-time querying in the industries’ domains and areas of interest. However, the heterogeneous nature of the generated IoT data poses a bottleneck, slowing down the collaboration between IoT systems. This work aims to provide an effective solution for cooperation between IoT systems by introducing a simplified yet efficient data unification framework that is capable of integrating different heterogeneous data in a simpler manner than previously proposed approaches. In addition, we provide a qualitative comparison between our data unification framework and other popular approaches in collaborative IoT systems, such as IoTivity, SensorML (Sensor Model Language), and SenSquare. We conducted an interoperability test on our data unification framework across various scenarios. The results indicate that our framework enhances the optimization of different sensor profiles by an average of 88% compared to state-of-the-art solutions. Furthermore, through interoperability testing, our solution has demonstrated its ability to function efficiently across diverse domains and use cases, thereby establishing its reliability.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».