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Enregistrement W1575367420 · doi:10.1109/ccnc.2015.7157985

An Information Centric Networking approach towards contextualized edge service

2015· article· en· W1575367420 sur OpenAlexafffund
Peyman TalebiFard, Ravishankar Ravindran, Asit K. Chakraborti, Jianli Pan, Anu Mercian, Guoqiang Wang, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceOrchestrationService (business)Information-centric networkingScalabilityComputer networkPersonalizationEnhanced Data Rates for GSM EvolutionEdge deviceNext-generation networkActive networkingWorld Wide WebTelecommunicationsMultimediaCacheThe InternetCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information Centric Networking (ICN) has been a popular research topic in the last few years, but has not attracted industry attention because of its disruptive view; this is expected considering the evolution from PSTN to IP. Towards its adoption, ICN should not only address challenges raised by current applications, but also enable a compelling service framework for next generation of networking. We envision that in the next generation networks, the network narrow waist will allow an efficient distribution of intelligence across terminals, access, edge and core network. This will enable new applications, services and future business models to be realized. Two other technologies, NFV and SDN, which in essence are frameworks that enable service-centric networking, fit well with the objective of information-centric networking, where the delivered content is a result of contextual interaction between consumers and services orchestrated to meet service objectives. Most significant benefit of this interaction will be in the network-edge considering sensitivity to service latency, customization, and contextualization. This paper provides an overview of an ICN based edge service framework, with comprehensive discussion on service composition, orchestration, and routing logic with mapping to resources in the underlying substrate. We also provide a discussion of the prototype to realize this platform and a network based conferencing system scalable to large number of participants; however the platform itself is generic to handle any service type including content distribution, video conferencing, and M2M applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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