An Information Centric Networking approach towards contextualized edge service
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle