MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1781193354 · doi:10.1002/dac.2732

Performance of fiber delay‐line buffers in asynchronous packet‐based optical switching networks with wavelength conversion

2014· article· en· W1781193354 sur OpenAlex
Tao Zhang, Jin Wang

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensNew York Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAsynchronous communicationTransmission delayProcessing delayNetwork packetWavelengthOptical burst switchingOptical fiberComputer networkOptical switchPacket switchingLine (geometry)Fast packet switchingWavelength-division multiplexingTelecommunicationsOptoelectronicsOptical performance monitoringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A major challenge in asynchronous packet‐based optical networks is packet contention, which occurs when two or more packets head to the same output at the same time. To resolve contention in the optical domain, two primary approaches are wavelength conversion and fiber delay line (FDL) buffering. In wavelength conversion, a contending packet can be converted from one wavelength to another in order to avoid conflict. In FDL buffering, contending packets can be delayed for a fixed amount of time. While the performance of wavelength conversion and FDL buffering has been evaluated extensively in synchronous networks with fixed‐sized packets, in this paper, we study the performance of FDL buffers in asynchronous packet‐based optical networks with wavelength conversion. An analytical model is proposed to evaluate the performance in terms of packet loss probability and average delay. Extensive simulation and analytical results show that, with appropriate settings, FDL buffers can perform much better in switches with wavelength conversion than in switches with no conversion. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

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 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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