Multi-dimensional clustering and network monitoring system for aeronautical ad hoc networks
Notice bibliographique
Résumé
Network partition is an inevitable phenomena that prohibits existence of unified robust networks. Partition in static networks occur mainly due to uneven traffic. In mobile networks, a member of the network can be defined using n-dimensions. These dimensions account for the member profile and properties. A multi-dimensional profile can partition the network in multiple ways. Aeronautical ad hoc network (AANET) is a multi-dimensional network. It has a 3D topology spread across the airspace. The high ground speed of the airborne elements changes the network topology rapidly. In this paper, we present an `in-air' network monitoring system for the dynamic AANET environment. The monitoring system deals with the problem of network partitions in AANET by observing the network in n-dimensions. The partitions in the network are identified using multi-dimensional clustering. Multi-dimensional clustering spots the directional behavior in the mobility plane and congestion in the data plane of the network. The dynamic partition detection mitigates the effect of network disruption and accounts for isolated members in the network. The system uses a mixed network design and a quasi-stationary network of higher altitude platforms for achieving ubiquitous network monitoring in the AANET.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».