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A Blockchain-based Digital Twin for IoT deployments in logistics and transportation

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A Blockchain-based Digital Twin for IoT deployments in logistics and transportation

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Cuñat Negueroles, S.; Reinosa Simón, R.; Julián, M.; Belsa, A.; Lacalle, I.; S-Julián, R.; Palau Salvador, CE. (2024). A Blockchain-based Digital Twin for IoT deployments in logistics and transportation. Future Generation Computer Systems. 158:73-88. https://doi.org/10.1016/j.future.2024.04.011

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/213001

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Título: A Blockchain-based Digital Twin for IoT deployments in logistics and transportation
Autor: Cuñat Negueroles, Salvador Reinosa Simón, Raúl Julián, Matilde Belsa, Andreu Lacalle, Ignacio S-Julián, Raúl Palau Salvador, Carlos Enrique
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Digital Twins are software technologies that enable the modelling of real-world phenomena in digitised environments, representing and monitoring the reality of various processes, including IoT deployments. Since 2017, ...[+]
Palabras clave: Digital twin , FIWARE , Blockchain , Ethereum , Canis major , Smart logistics
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Future Generation Computer Systems. (issn: 0167-739X )
DOI: 10.1016/j.future.2024.04.011
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.future.2024.04.011
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/958264/EU/Optimizing Manufacturing Processes through Artificial Intelligence and Virtualization/
info:eu-repo/grantAgreement/AVI//INNEST%2F2021%2F164/ES/ARQUITECTURA DE GEMELOS DIGITALES Y SERVICIOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA PLANIFICACIÓN EN EL TRANSPORTE TERRESTRE DE MERCANCÍAS
Agradecimientos:
This research has been partially funded by the European Commission, under the Horizon 2020 project OPTIMAI, grant number 958264, and the Spanish Regional Program Agencia Valenciana Innovacio with grant number INNEST/2021/164.[+]
Tipo: Artículo

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