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Enregistrement W1983456222 · doi:10.1109/iccnc.2012.6167431

Selection and placement of switching equipment in a Broadband Access Network

2012· article· en· W1983456222 sur OpenAlex

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

Revue2012 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSplitterBroadbandHeuristicScheme (mathematics)Cluster analysisComputer networkColumn generationNetwork topologyAccess networkMathematical optimizationTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by the tremendous demands for cheaper and faster broadband access solutions, we propose a novel and optimal network design optimization scheme for a Broadband Access Network (namely, WDM PON. For a given geographical location of ONUs and their received/sent traffic demand, our proposed optimization scheme minimizes the WDM PON network deployment cost by generating the cost effective location of switching equipment. The solution scheme proceeds in two phases. In the first phase, ONUs are grouped into different clusters exploiting a hierarchical clustering heuristic. In the second phase, we develop a a mathematical model based on column generation (CG) algorithm which generates the minimum cost multi-stage placement equipment topology by selecting the best type and location of the switching equipment. The resulting combination of the clustering and of the column generation algorithms outputs the grouping of ONUS along with the type (either splitter or AWG) and the location of the switching equipment of the PON network. Computational results demonstrate the validation and effectiveness of the proposed solution scheme on various data sets.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,744

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,260 · 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