Resumen

El propósito de este documento es mejorar la eficiencia del rendimiento de la coreografía creativa (PCC, por sus siglas en inglés). Nuestro trabajo de investigación muestra que podemos realizar la integración del modelo y la optimización de datos para PCC en entornos complejos basados en la arquitectura combinada de red de sensores (SN) y algoritmo de aprendizaje automático (MLA). Para explicar mejor el proceso y el contenido de esta investigación, este documento diseña un marco de descripción de problemas específico para PCC, que incluye principalmente el siguiente contenido: (1) se propone una arquitectura de red de sensores gemelos (TSN) basada en la interacción de información de gemelos digitales, que define y describe el método de adquisición, clasificación (datos creativos, datos de ensayo y datos en vivo), y características temporales y espaciales de los datos de rendimiento. (2) Se propone un método de computación móvil basado en la anotación semántica del director (DSA) como módulo central de computación de TSN

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Eficiencia; Coreografía; Red de sensores; Algoritmo de aprendizaje automático; Características espaciales; Problema computacional
• Keywords:Efficiency; Choreography; Sensor network; Machine-learning algorithm; Spatial features; Computational problem