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J-GLOBAL ID:201702228544660112   整理番号:17A1255802

自己同調IoTネットワークのためのレート歪分類【Powered by NICT】

Rate-distortion classification for self-tuning IoT networks
著者 (3件):
資料名:
巻: 2017  号: ICC Workshops  ページ: 857-863  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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多くの将来の無線センサネットワークのような,モノのインターネット(IoT)はソフトウェアパラダイムに従うことが期待される,プロトコルパラメータと挙動を信号統計量の関数として劇的に調節される。ある事象が発生した場合に新しいプロトコルは,ソフトウェアとして注入される。例えば,新しいデータ圧縮機を監視信号形式としてオンザフライ(再)プログラムであり,またその統計的性質が変化する。本論文では,損失のある圧縮シナリオを考慮した,アプリケーションは改良されたエネルギー効率への復帰で収集した信号のいくつかの歪を許容した。このパラダイムの十分な利益を得るために,自動センサプロファイリング法を検討し,信号クラス,特に対応するレートひずみ曲線は,機械学習ツール(すなわち,サポートベクトルマシンとニューラルネットワーク)を用いて評価した。曲線を確実に百試料の時間窓に関する統計的特徴の小さな数(十から二十まで)の計算を通してオンザフライ推定できる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
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計算機網 
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