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Coupling Agent Based Simulation with Dynamic Networks Analysis to Study the Emergence of Mutual Knowledge as a Percolation Phenomenon

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Journal of Systems Science & Complexity 2016年第5期29卷 1358-1381页

作者： DUGDALE Julie BELLAMINE BEN SAOUD Narjes ZOUAI Fedia PAVARD Bernard Universite Grenoble Alpes LIG Grenoble France University of Agder Norway Universite de La Manouba Ecole Nationale des Sciences de l'Informatique Laboratoire RIADI Tunisia Universite P. Sabatier CNRS IRIT Toulouse France

The emergence of mutual knowledge is a major cognitive mechanism for the robustness of complex socio-technical systems. It has been extensively studied from an ethnomethodological point of view and empirically reproduced by multi-agent simulations. Whilst such simulations have been used to design real work settings the underlying theoretical grounding for the process is vague. The aim of this paper is to investigate whether the emergence of mutual knowledge(MK) in a group of colocated individuals can be explained as a percolation phenomenon. The followed methodology consists in coupling agent-based simulation with dynamic networks analysis to study information propagation phenomena: After using an agent-based simulation the authors generated and then analyzed its traces as networks where agents met and exchanged knowledge. Deep analysis of the resulting networks clearly shows that the emergence of MK is comparable to a percolation process. The authors specifically focus on how changes at the microscopic level in the proposed agent based simulator affect percolation and robustness. These results therefore provide theoretical basis for the analysis of social organizations.

关键词：基于代理人的模拟复杂网络动力学出现相互的知识过滤社会网络

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大数据分析的分布式MOLAP技术

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软件学报 2014年第4期25卷 731-752页

作者：宋杰郭朝鹏王智张一川于戈 Jean-Marc PIERSON 东北大学软件学院辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 laboratoire irit Université Paul Sabatier

大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,学界和业界广泛采用分布式文件系统和MapReduce编程模型来应对这一挑战.提出了大数据环境中一种基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型的分布式MOLAP技术,... 详细信息

大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,学界和业界广泛采用分布式文件系统和MapReduce编程模型来应对这一挑战.提出了大数据环境中一种基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型的分布式MOLAP技术,称为DOLAP(distributed OLAP).DOLAP采用一种特殊的多维模型完成维和度量的映射;采用维编码和遍历算法实现维层次上的上卷下钻操作;采用数据分块和线性化算法将维和度量保存在分布式文件系统中;采用数据块选择算法优化OLAP的性能;采用MapReduce编程模型实现OLAP操作.描述了DOLAP在科学数据分析的应用案例,并与主流的非关系数据库系统进行性能对比.实验结果表明,尽管数据装载性能略显不足,但DOLAP的性能要优于基于HBase,Hive,HadoopDB,OLAP4Cloud等主流非关系数据库系统实现的OLAP性能.

关键词：大数据多维数据模型 OLAP MapReduce

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Performances Analysis of a System of Localization by Angle of Arrival UWB Radio

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International Journal of Communications, Network and System Sciences 2020年第2期13卷 15-27页

作者： Salick Diagne Thierry Val Abdou Karim Farota Bouya Diop Ognadon Assogba laboratoire des Sciences de l’Atmosphère et des Océans: Matériaux Energies et Dispositifs (LSAO-MED) Gaston Berger University Saint-Louis Senegal irit University of Toulouse2 Toulouse France

The increasingly widespread use of sensor and actuator networks and in general of the Internet of Things (IoT) in several areas of precision, imposes upon localization systems that can often equip them with a robust and more precise localization. It is in this sense that UWB technology has proved to be one of the most powerful communication technologies for these localization systems;thanks, in particular to the bandwidth occupied instantaneously by the signal allowing a very fine temporal resolution. Constructors have set up localization kits based on various technologies. These kits facilitate in a way the work of localization of users. In this paper, we present results on the performance study of the Decawave PDoA Kit. This Kit uses the PDoA (Phase Difference of Arrival) to determine the Angle of Arrival (AoA) parameter with UWB technology. This study is in context of localization by AoA for an application to protect agricultural crops against grain-eating birds. The results of the study show overall AoA measurement errors around 10 degrees in an ideal environment.

关键词： Angle of Arrival (AoA) Localization UWB PDoA

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