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Enregistrement W1998871078 · doi:10.1109/icc.2013.6655125

Distributed discovery services via EPC-BGP for mobile RFID

2013· article· en· W1998871078 sur OpenAlexaff
Mazen G. Khair, Burak Kantarcı, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlocking (statistics)Computer scienceComputer networkOverhead (engineering)Border Gateway ProtocolDefault gatewayBacktrackingObject (grammar)ServerArchitectureDistributed computingRouting (electronic design automation)Routing protocolOperating systemStatic routing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose an extended architecture of the EPCglobal network that allows tracking objects. This architecture makes use of the distributed discovery services along with the EPC-BGP to provide detailed information about an object regardless of its location. In the EPCglobal network, each object is assigned an IPv6 address once it leaves the last gateway in the supply chain. The IP address of the last gateway enables backtracking of all the information about this object throughout the supply chain. To this end, EPC status updates are crucial in order to advertise any changes in the EPC into the supply chain. On the other hand, concurrent EPC updates, expired EPC databases and/or limitation of resources may cause blocking of an EPC update request. Therefore, we evaluate our proposed architecture in terms of blocking probability of the EPC update requests. To this end, We define three types of blocking, namely the Justified Update Blocking (JUB), Unjustified Update Acceptance (UUA), and Unjustified Update Blocking (UUB). We investigate the impact of the frequency of update advertisements on the blocking probability. Numerical results confirm the trade-off between blocking probability and communication/computation overhead due to EPC update messages. However, further investigation in terms of the number of advertisements and the distance between the routing tables confirms that advertisement of EPC update messages based on certain thresholds can overcome this trade-off.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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