MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1745487936 · doi:10.1109/icii.2001.983555

Control architecture of multiple-hop connections in IP over WDM networks

2002· article· en· W1745487936 sur OpenAlexaff
Jing Wu, Hussein T. Mouftah, Delfin Y. Montuno

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensQueen's UniversityNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceMultiprotocol Label SwitchingNetwork traffic controlOptical IP SwitchingQuality of serviceTraffic engineeringNetwork packetLabel switchingDistributed computingNetwork architectureTraffic groomingWavelength-division multiplexingInternet ProtocolThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the existing functional definition of the optical network, the optical network primarily offers high bandwidth connectivity in the form of optical layer connections, where a connection is defined to be a fixed bandwidth circuit between two user network elements (also called clients). We propose to add IP routers packet processing function into the data plane of optical core networks, in order that transport service providers can provide multiple-hop connections between ISPs in addition to single-hop-only point-to-point lightpaths. Their benefits include optimized utilization of the bandwidth of lightpaths, more means to add and drop IP traffic, and flexibility of traffic engineering operations. We extend the functional models for IP-optical network interaction in the context of multiple-hop-enabled IP over WDM networks. The unified control and management supported by generalized MPLS is one of the underpinnings of the evolution from single-hop-only optical networks to multiple-hop-enabled IP over WDM networks. In order to support multiple-hop connections, we propose that the requests of connection establishment in the UNI should be extended to include the bandwidth and IP layer QoS requirements. Finally, the enhanced traffic engineering for transport service providers is discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Optical Network TechnologiesTravaux en français237 207