Pearson correlation-based clustering with collaborative task allocation in 5G Industrial Internet of Things divergent health networks
7.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-12-08 23:41
摘要：
CHATA模型是一种新提出的任务分配策略，旨在优化工业互联网健康网络中的任务分配。通过基于Pearson相关性聚类的方法，CHATA能够实现高达90%的任务分配效率，显著优于现有的任务分配方法。该模型特别适用于动态和多样化的医疗健康环境，能够有效应对设备的异构性和任务的复杂性。研究结果表明，CHATA在提高任务分配准确性和网络资源利用率方面具有重要的应用潜力。
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关键证据
CHATA模型在5G无线接入技术的IIoT健康环境中实现了90%的任务分配效率。
CHATA模型通过相关性聚类优化任务分配，显著提高了任务分配的准确性。
研究表明，CHATA在处理动态环境中的任务分配时表现出色。
真实性检查
否
AI评分总结
CHATA模型是一种新提出的任务分配策略，旨在优化工业互联网健康网络中的任务分配。通过基于Pearson相关性聚类的方法，CHATA能够实现高达90%的任务分配效率，显著优于现有的任务分配方法。该模型特别适用于动态和多样化的医疗健康环境，能够有效应对设备的异构性和任务的复杂性。研究结果表明，CHATA在提高任务分配准确性和网络资源利用率方面具有重要的应用潜力。