MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1988598188 · doi:10.1109/milcom.2008.4753330

A technology study on tactical naming service for mounted and dismounted segments

2008· article· en· W1988598188 sur OpenAlexaff
Xinyu Lu, Mark Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkMulticastDistributed hash tableTactical communicationsService discoveryService (business)Domain Name SystemBandwidth (computing)The InternetWorld Wide WebWeb service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tactical naming service is a critical component of tactical communications systems, which provides essential name-address resolution and service discovery for tactical users. Generally speaking, tactical users of land communications systems can be categorized into stationary HQ users (users in headquarters network), mounted users (users in vehicle networks), and dismounted users (users in mobile ad hoc networks). The greatest technical challenge facing the tactical naming services stems from dynamic and mobile nature of these mounted and dismounted segments (MDS) with low-bandwidth and/or unreliable communication links. Traditional DNS is part of the problem space rather than a solution because DNS server has to be dynamically discovered for all remote clients through the tactical naming service in the first place. Zeroconf solutions such as multicast DNS (mDNS) and link-local multicast name resolution (LLMNAR) and distributed hash table (DHT) based solutions offer potential remedy for MDS. Since these technologies are originally conceived for the internet and commercial network domains, feasibility of applying these technologies into MDS still remains elusive. In this paper we evaluate multicast query and DHT based solutions from a tactical perspective through analytic modelling and simulation and give quantitative measures regarding their limitations. Based on analysis of these existing technologies we present a hybrid naming service approach that fits into the whole spectrum of MDS.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,336

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCaching and Content DeliveryTravaux en français237 207