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Enregistrement W2006200348 · doi:10.1109/icon.2013.6781974

Scheduling soft aperiodic messages on FlexRay in-vehicle networks

2013· article· en· W2006200348 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReal-Time Systems Scheduling
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAperiodic graphFlexRayComputer scienceScheduling (production processes)Distributed computingComputer networkReal-time computingEmbedded systemEngineeringAutomotive industryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The FlexRay communication protocol is expected to be the de-facto technique standard for the next generation high-speed networks on vehicles. A number of recent studies has thus investigated message scheduling techniques for FlexRay systems. However, most existing work focused on either the scheduling of periodic messages on the static segment or the scheduling of hard aperiodic messages on the dynamic segment while soft aperiodic messages have been neglected. Also, isolated scheduling severely limits the overall performance of all messages including periodic, hard aperiodic and soft aperiodic messages in terms of bandwidth utilization and transmission latency. In order to address these aspects, this paper presents an algorithm, referred to as Joint Scheduling Algorithm for FlexRay (JSAF), which jointly schedules soft aperiodic messages together with periodic and hard aperiodic messages in real-time FlexRay systems. The algorithm prioritizes periodic messages and hard aperiodic messages and first schedules them onto the static segment and the dynamic segment, respectively. Soft aperiodic messages are then dynamically scheduled with an online scheduler by utilizing unused time left by periodic messages and hard aperiodic messages. Performance evaluation results are presented to demonstrate the effectiveness and competitiveness of our approaches when compared to existing algorithms.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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